التصميم الهندسي لقواعد البيانات ومعالجة البيانات (SQL & Database Design)

1. تصميم نموذج البيانات (Database Schema Design):

تُظهر الصور الهيكل الهندسي لقاعدة البيانات الذي قمت ببنائه لضمان تكامل البيانات (Data Integrity):

تصميم مخططات العلاقات (ER Diagrams): قمت بتصميم جداول مترابطة تشمل (Employees, Performance Rating, Education Level, Departments) مع تحديد المفاتيح الأساسية (Primary Keys) والأجنبية (Foreign Keys).

بناء علاقات متقدمة: إنشاء علاقات (One-to-Many) و (Many-to-Many) لربط الموظفين بتقييمات الأداء، المشاريع، والأقسام، مما يسمح باستخراج تقارير دقيقة ومعقدة.

تحليل الموارد البشرية تقنياً: تصميم جداول خاصة لمستويات الرضا (Satisfied Level) وتقييمات الأداء (Performance Rating) لضمان تحليل دقيق لبيئة العمل.

2. تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام SQL (Data Cleaning):

توضح الأكواد المرفقة احترافية في التعامل مع البيانات الخام قبل تحليلها:

التحقق من جودة البيانات: كتابة استعلامات SQL متقدمة باستخدام (SELECT, CASE WHEN, COUNT) لفحص القيم المفقودة (Null Values) في كافة الأعمدة الحيوية مثل (Job Satisfaction, Work Life Balance, Salary).

ضمان دقة التقارير: التأكد من أن جميع الحقول المطلوبة للتحليل كاملة بنسبة 100%، مما يضمن أن لوحات البيانات (Dashboards) تعكس الواقع بدقة دون انحرافات ناتجة عن بيانات ناقصة.

استخدام SQL Server Management Studio (SSMS): إدارة قاعدة البيانات بشكل كامل من خلال بيئة عمل احترافية، مما يسهل عملية استخراج البيانات (Data Extraction) لبرامج التحليل مثل Power BI.