تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)
تفاصيل العمل
قمت في هذا المشروع بتجهيز وتنظيف مجموعة بيانات ضخمة (تحتوي على أكثر من 148 ألف سجل) لتكون مهيأة تماماً لمرحلة التحليل. ركزت على معالجة المشاكل الشائعة في البيانات الخام مثل القيم المفقودة (Null values) والبيانات المدخلة بأنواع غير صحيحة، مع كتابة كود منظم وموثق بشروحات توضح الغرض من كل خطوة.
أهم خطوات العمل:
تنظيف البيانات: حذف الأعمدة غير المؤثرة ومعالجة الفراغات (NaN) بطريقة تحافظ على سلامة البيانات.
تحويل البيانات (Type Casting): تغيير أنواع البيانات للقيم المالية لتكون جاهزة للتحليل الرياضي.
تحسين الأداء: تقليل حجم استهلاك الذاكرة للملف لتسريع العمل عليه.