معالجة القيم المفقودة وبناء نموذج تعلم عميق بدقة 98.4% (Machine learning)

في هذا المشروع ركّزت على بناء لوحة معلومات تعكس فهمي العميق للبيانات قبل عرضها. بدأت بتنظيف البيانات وتنظيمها والتأكد من دقتها، ثم أنشأت المؤشرات الأساسية مثل عدد الموظفين، عدد المستقيلين، ومعدل الاستقالات حتى أضع أساسًا واضحًا للتحليل.

بعد ذلك قمت بربط البيانات بطريقة صحيحة وبناء العلاقات بينها، ثم اخترت الرسوم البيانية المناسبة لكل سؤال أردت الإجابة عنه: من يغادر أكثر؟ في أي مرحلة عمرية؟ هل الراتب أو سنوات الخدمة عامل مؤثر؟

حرصت أن يكون التصميم بسيطًا وواضحًا، مع ترتيب منطقي يبدأ بالمؤشرات العامة ثم ينتقل للتفاصيل، حتى يتمكن أي شخص من فهم القصة خلف الأرقام بسهولة. بالنسبة لي، لم يكن الهدف فقط بناء داشبورد، بل بناء أداة تساعد على اتخاذ قرارات مبنية على فهم حقيقي للبيانات.