Data Cleaning and Exploratory Data Analysis (EDA) for Retail Sales Dataset

في هذا المشروع قمت بعمل تحليل استكشافي شامل (Exploratory Data Analysis - EDA) وتنظيف كامل لبيانات مبيعات متجر تجزئة.

الخطوات التي نفذتها:

استيراد البيانات الخام (CSV) ومعاينتها.

تحديد القيم المفقودة وتمثيلها بصريًا باستخدام Heatmap.

إزالة الصفوف المكررة وتنظيف البيانات.

معالجة القيم الناقصة للأعمدة الرقمية والفئوية.

اكتشاف القيم المتطرفة (Outliers) والتعامل معها باستخدام IQR.

رسم الرسوم البيانية لتوزيع البيانات قبل وبعد التنظيف.

تسليم نسخة بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل أو بناء النماذج.

In this project, I performed Exploratory Data Analysis (EDA) and full data cleaning on a retail store sales dataset.

The steps included:

Importing and previewing the raw CSV dataset.

Identifying and visualizing missing values using a heatmap.

Removing duplicates and cleaning data.

Handling missing values for numerical and categorical columns.

Detecting and processing outliers using the Interquartile Range (IQR) method.

Plotting data distributions before and after cleaning.

Delivering a clean, ready-to-use dataset for analysis or model building.