تنظيف البيانات الغير مرتبة

تبدأ عملية تنظيف البيانات من أول خطوة وهى تحميل البيانات الخام المطلوبة من مصادرها المختلفة ، سواء كانت ملفاتExcel أوCSV أو قواعد بيانات .

بعد كده نبدأ نفحص البيانات بشكل مكثف للتأكد من اكتشاف الأخطاء والمشكلات مثل القيم الناقصة (Missing Values) ، أو التكرار (Duplicates) ، القيم المتطرفة (Outliers) أو البيانات غير المنطقية (مثل عدم اتساق الصيغ وأنواع البيانات).

بنستخدم أدوات التحليل ومعالجة البيانات Python , Pandas , NumPy لتنظيفها خطوة بخطوة :

•يتضمن التنظيف معالجة القيم المفقودة (بالحذف أو الاستعواض بالقيم الأنسب) ، نحذف القيم الغلط (أو نحاول نصححها لو ممكن) ، وإزالة

الصفوف المكررة ، والتعامل مع القيم المتطرفة (بالحذف أو التحويل) ، وتصحيح الأخطاء لضمان تناسق البيانات ونتأكد إن كل الأعمدة مكتوبة

بصيغة صحيحة ومتناسقة .

•(إن شاء الله) فى النهاية ، لازم نوصل لبيانات نظيفة ، منظمة ، وواضحة و جاهزة للتحليل الإحصائى أو التصور البيانى بطريقة دقيقة واحترافية

تساعد فى استخراج النتائج بشكل موثوق وسهل الفهم .