تنظيف بيانات بسيط

قمت بتحليل بيانات من منصة Kaggle لفهم الأنماط والعوامل المؤثرة في (مثلاً: المبيعات / سلوك المستخدمين / تقييمات الأفلام / البيانات الصحية)

ما الذي فعلته في المشروع:

-استيراد البيانات وفحصها للتحقق من القيم المفقودة والأنواع الغير صحيحة.

-تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، تصحيح القيم الشاذة، وتحويل المتغيرات غير الرقمية إلى صيغ قابلة للمعالجة.

-تحليل استكشافي: استخدام رسوم بيانية (histograms, box plots, scatter plots) لفهم توزيعات المتغيرات والعلاقات بين المتغيرات.

-استخراج Insights مهمة مثل:

  • أكثر الفئات / العناصر شيوعًا أو مبيعًا

  • تحديد الاتجاهات الزمنية إن وجدت

  • مقارنة بين المجموعات الفرعية إن أمكن (مثلاً مستخدمين شباب مقابل كبار السن)

-عرض النتائج باستخدام مكتبات مثل Matplotlib و Seaborn أو أي مكتبة Data Visualization أخرى.

-تقديم توصيات بناءً على التحليل: ما الذي يمكن تحسينه أو تغييره لتطوير عملية (مثلاً: استهداف أفضل، تحسين تسويق، تعديل سياسة الأسعار …).

النتيجة:

الاستنتاجات أو Insights التي توصلتِ إليها (مثلاً: “منتج X يحقق أعلى مبيعات في الربع الأخير”، “الفئة العمرية Y هي الأكثر نشاطًا”، وغيرها)

هذا المشروع يوضح قدرتي على التعامل مع البيانات من بدايتها إلى النهاية، واستخراج قيمة منها، وتقديم نتائج واضحة وسهلة الفهم للعملاء.