Data Cleaning & EDA using Python – Banking Excel Dataset

تنظيف وتحليل بيانات بنك باستخدام Python + إعادة تصدير ملف Excel جاهز

في هذا المشروع، قمت بالعمل على ملف Excel يحتوي على بيانات عملاء بنك، حيث تم تحويله من بيانات خام إلى Dataset نظيف ومنظم وجاهز للتحليل، مع تنفيذ تحليل استكشافي (EDA) لاستخراج أهم الأنماط المتعلقة بـ Customer Churn.

نطاق العمل:

استيراد البيانات من ملف Excel

تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل باستخدام Python

إعادة تصدير البيانات بعد المعالجة في صورة Excel منظم وجاهز للاستخدام

التقنيات المستخدمة:

Pandas & NumPy لمعالجة البيانات

Matplotlib & Seaborn لعمل Visualization

Python لتنفيذ عمليات التنظيف والتحليل

عمليات التنظيف:

معالجة القيم المفقودة (Missing Values)

إزالة التكرارات (Duplicates)

تصحيح أنواع البيانات (Data Types)

توحيد وتنسيق البيانات

التحليل (EDA):

تحليل سلوك العملاء بناءً على العمر، الرصيد، والنشاط

دراسة تأثير Credit Score على احتمالية الـ Churn

اكتشاف الأنماط المرتبطة بمغادرة العملاء

النتيجة:

تحويل ملف Excel خام إلى Dataset نظيف ومنظم

استخراج Insights مهمة عن سلوك العملاء

إعادة تصدير البيانات في ملف Excel جاهز للاستخدام والتحليل أو الربط مع أدوات BI

الهدف من المشروع هو تجهيز بيانات عالية الجودة تدعم التحليل واتخاذ القرار بشكل دقيق.

أستطيع تحويل أي ملف Excel غير منظم إلى بيانات نظيفة + تحليل كامل باستخدام Python.