? HR Employee Attrition Analysis Dashboard & ETL Pipeline

مشروع تحليل تسرب الموظفين يهدف إلى كشف الرؤى الرئيسية حول معدلات الانسحاب عبر الأقسام المختلفة، الفئات العمرية، والمستويات الوظيفية.

قمت ببناء خط كامل للبيانات باستخدام Python لتنظيف البيانات، SQL Server لمعالجة ETL، وPower BI لتصور النتائج وإنشاء داشبورد تفاعلي.

التنظيف والمعالجة (Python): معالجة القيم المفقودة، توحيد الصيغ، وترميز المتغيرات النوعية.

ETL (SQL Server): استيراد ملفات CSV، إنشاء جداول علاقية، وتجميع البيانات للعرض.

التحليل والتصور (Power BI): داشبورد تفاعلي لتوضيح الأنماط والاتجاهات في انسحاب الموظفين.

أبرز النتائج:

الأقسام: R&D الأعلى في معدل التسرب بـ133 موظف (56.12% من إجمالي التسرب).

الفئات العمرية: الذكور بين 31–40 يمثلون 24.05% من حالات الانسحاب.

الأداء والدخل: متوسط دخل المغادرين ~4,000 مما يشير إلى أن التعويض المالي عامل محتمل.

المستوى الوظيفي: المستوى 1 أعلى معدل تسرب بأكثر من 450% مقارنة بالمستوى 4.