معالجة وتنظيف بيانات ضخمة (Data Cleaning & Preprocessing using Pandas)

في هذا المشروع، قمت بالتعامل مع مجموعة بيانات (Dataset) كانت تحتوي على الكثير من المشاكل التي تعيق عملية التحليل أو بناء نماذج تعلم الآلة. قمت بتنفيذ الخطوات التالية باستخدام مكتبة Pandas:

معالجة البيانات المفقودة (Handling Missing Data): اتخذت قرارات بناءً على طبيعة البيانات، سواء بحذف القيم المفقودة أو تعويضها (Imputation) باستخدام المتوسط أو الوسيط لضمان عدم انحياز النتائج.

هيكلة البيانات (Data Restructuring): قمت بتغيير أنواع البيانات (Data Types) لتناسب التحليل، ومعالجة النصوص (Strings) لتوحيد الصيغ.

إزالة التكرار (Removing Duplicates): فحص البيانات وحذف السجلات المكررة لضمان دقة الإحصائيات.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخرجت أعمدة جديدة من البيانات الموجودة (مثل استخراج السنة أو الشهر من التاريخ) لتسهيل عملية المقارنة والتحليل الزمني.

النتيجة كانت بيانات نظيفة تماماً وجاهزة لمرحلة التصوير (Visualization) أو التنبؤ (Modeling) بنسبة دقة عالية.