Data Cleaning

عملت على مجموعة بيانات حقيقية وقمت بعملية تنظيف شاملة لضمان جودتها وموثوقيتها للتحليل. بدأت عملية التنظيف بالتحقق من القيم المكررة وإزالتها لتفادي التكرار في البيانات. بعد ذلك، تعاملت مع القيم المفقودة من خلال تعويضها باستخدام طرق إحصائية مناسبة مثل المتوسط أو الوسيط، أو حذف السجلات التي تحتوي على نسبة كبيرة من القيم الناقصة. ثم قمت بتوحيد تنسيقات التاريخ والوقت لضمان الاتساق في جميع السجلات. كما صححت التفاوتات في البيانات التصنيفية عن طريق توحيد المسميات (مثل "ذكر" مقابل "ذكر" بأحرف مختلفة)، وتأكدت من خلو الحقول الرقمية من القيم الشاذة أو غير الواقعية من خلال فحص النطاق وتحليل الرسوم الصندوقية. وأخيرًا، قمت بتحويل أنواع البيانات عند الحاجة، وتأكدت من أن مجموعة البيانات أصبحت جاهزة لتحليل دقيق وفعّال.