تحليل وتنظيف البيانات الضخمة باستخدام لغة Python ومكاتبها

قمت في هذا المشروع بالتعامل مع قاعدة بيانات ضخمة مستخرجة من موقع أمازون تحتوي على أكثر من 50,000 صف، حيث تم توظيف لغة Python ومكتباتها المتقدمة لإتمام المهام التالية:

تنظيف البيانات (Data Cleaning): باستخدام مكتبة Pandas لمعالجة القيم المفقودة، وتصحيح أنواع البيانات، وإزالة التكرارات لضمان دقة التحليل.

هيكلة البيانات: تحويل البيانات الخام إلى جداول منظمة يسهل التعامل معها برمجياً.

التحليل الإحصائي: استخراج رؤى دقيقة حول الأسعار، التقييمات، وأكثر الفئات مبيعاً باستخدام NumPy.

التمثيل البصري (Visualization): إنشاء رسوم بيانية توضح اتجاهات السوق باستخدام Matplotlib و Seaborn.

الأتمتة (Automation): بناء "سكربت" قادر على معالجة هذا الكم الهائل من البيانات في ثوانٍ معدودة، وهو ما يصعب تنفيذه يدوياً أو بالأدوات التقليدية.