Analyzing Analyst Salaries – Tableau Story

Story تفاعلية تم إنشاؤها باستخدام Tableau لتحليل رواتب وظائف تحليل البيانات وفهم العوامل المؤثرة عليها، مع أسلوب Data Storytelling يجيب على أسئلة تحليلية واضحة خطوة بخطوة.

هدف المشروع

فهم توزيع الرواتب حسب المسمى الوظيفي

مقارنة متوسط الرواتب بين الأدوار المختلفة

تحليل تأثير مهارة Python على الرواتب

استكشاف العلاقة بين التقييم (Rating) ومتوسط الراتب

تحديد نطاق الرواتب الأكثر شيوعًا في المجال

مكونات الـ Story والتحليلات

1- Overview & Comparison

جدول نصي (Text Table) يقارن بين المسميات الوظيفية المبسطة:

Data Scientist

Data Engineer

Analyst

Machine Learning Engineer

Manager

Director

تحديد:

أكثر وظيفة لديها عدد إدخالات (Data Scientist)

أعلى راتب أقصى (Director)

استبعاد القيم غير الصالحة (Null values)

2- Average Salary by Job Title & Python Requirement

Bar Chart يوضح متوسط الرواتب حسب المسمى الوظيفي

تقسيم الوظائف إلى:

وظائف تتطلب Python

وظائف لا تتطلب Python

أبرز النتائج:

أعلى متوسط راتب: Director (مع Python)

أكثر وظيفة تتطلب Python: Director

أقل وظيفة طلبًا لـ Python: Analyst

3- Python Impact on Salary

مقارنة مباشرة توضح أن:

وظائف Analyst التي تتطلب Python تحقق رواتب أعلى من التي لا تتطلبه

إبراز أهمية المهارات التقنية في رفع الأجور

4- Rating vs Average Salary

Scatter Plot يوضح العلاقة بين:

Avg Rating

Avg Salary

استنتاج:

يوجد اتجاه إيجابي (Positive Trend)

لكن تأثير التقييم على الراتب محدود وليس قويًا

5- Salary Distribution

Histogram يوضح توزيع الرواتب

أكثر نطاق رواتب شيوعًا:

حوالي 80K دولار

القيمة المهنية (Professional Impact)

تحويل تحليل الرواتب إلى قصة بيانات واضحة

الإجابة على أسئلة حقيقية تهم:

الباحثين عن عمل

شركات التوظيف

إبراز أثر المهارات التقنية (Python) على الراتب

استخدام Storytelling بدل Dashboards فقط، لعرض الاستنتاجات بشكل منطقي ومتسلسل