تحليل و تصور بيانات الموظفين باستخدام أدوات تحليل البيانات (Employee Data Analysis & Visualization)

في هذا المشروع قمت بتحليل مجموعة بيانات خاصة بالموظفين (Employee Dataset) بهدف استخراج رؤى واضحة تساعد على تحسين إدارة الموارد البشرية واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

- أهداف المشروع:

-دراسة توزيع الموظفين حسب الجنس، العمر، القسم، والراتب.

-تحليل معدلات الدوران الوظيفي (Employee Attrition) والعوامل المؤثرة فيه.

-تحديد العوامل التي ترتبط بالرضا الوظيفي ومستوى الأداء.

-إنشاء تصورات بيانية (Visualizations) تسهّل فهم الاتجاهات داخل المؤسسة.

- منهج العمل:

-استيراد البيانات وتحليلها باستخدام Python (Pandas, NumPy).

-تنظيف البيانات من القيم الناقصة والأخطاء.

-إجراء التحليلات الإحصائية مثل المتوسطات والانحرافات القياسية ونسب التوزيع.

-بناء Dashboard تفاعلي باستخدام Matplotlib وSeaborn لعرض:

-توزيع الأعمار والرواتب.

-مقارنة الأقسام المختلفة بناءً على معدلات الاستقالة.

-تحليل الرضا الوظيفي لكل فئة.

-تلخيص النتائج في تقرير نهائي يحتوي على أهم المؤشرات والرسوم البيانية.

- نتائج التحليل:

-تم تحديد أن معدل الاستقالة الأعلى كان في الأقسام ذات ساعات العمل المرتفعة.

-الفئة العمرية (25–35) هي الأكثر استقرارًا وظيفيًا.

-العلاقة الأقوى كانت بين مستوى الدخل والرضا الوظيفي.

- الأدوات والتقنيات المستخدمة:

-Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)

-Excel

-Exploratory Data Analysis (EDA)

-Data Cleaning & Feature Analysis

-Statistical Visualization

- الهدف النهائي: دعم عملية اتخاذ القرار في إدارة الموارد البشرية من خلال تحليل بصري شامل يوضح العوامل المؤثرة في أداء ورضا الموظفين.