Supermarket Data Cleaning & Preprocessing

عنوان المشروع المقترح:

معالجة وتنظيف بيانات مبيعات تجزئة وهندسة الخصائص | Supermarket Data Cleaning & Preprocessing

وصف المشروع:

نظرة عامة على المشروع:

في قطاع التجزئة والمبيعات، تؤدي البيانات غير المنظمة أو التي تحتوي على قيم مفقودة وتكرارات إلى تقارير مضللة وقرارات تسعيرية وتسويقية خاطئة.

يهدف هذا المشروع إلى معالجة وتنظيف بيانات خام لمبيعات سوبر ماركت تجاري (Supermarket Sales Data) وتجهيزها بالكامل لتكون صالحة لبناء لوحات التحكم (BI Dashboards)، التحليلات المالية المتقدمة، وبناء نماذج التنبؤ بالمبيعات، مع توثيق كل مرحلة من مراحل المعالجة في ملفات مستقلة لضمان الشفافية وقابلية التدقيق (Data Traceability).

المراحل التقنية لخط المعالجة (Pipeline Steps):

1. توحيد مسميات الحقول (Data Renaming): إعادة صياغة أسماء الأعمدة وفق المعايير البرمجية القياسية لتسهيل معالجتها لاحقاً في قواعد البيانات أو بايثون.

2. معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values): فحص عميق للبيانات الفارغة، والتعامل معها بأساليب إحصائية تحافظ على دقة التوزيع العام للمعاملات.

3. تنقية السجلات المكررة (Deduplication): إزالة كافة الصفوف المكررة لمنع تضخيم مؤشرات الأداء الحقيقية للإيرادات وحجم المبيعات.

4. تقليص الأبعاد وتصفية الأعمدة (Feature Selection): استبعاد المتغيرات الزائدة وغير المؤثرة في التحليل لتحسين كفاءة وسرعة المعالجة وتقليل حجم البيانات.

5. التحقق من صحة أنواع البيانات (Data Type Validation): تصحيح وتنسيق أنماط البيانات (مثل تحويل التواريخ النصية إلى Datetime، والأرقام والعملات إلى صيغها الرياضية الصحيحة).

6. فرز وهيكلة السجلات (Data Sorting): إعادة ترتيب المعاملات منطقياً وزمنياً لتسهيل فهم وتتبع تسلسل المبيعات.

7. هندسة الخصائص الزمنية (Date-Based Feature Engineering): تفكيك حقل التاريخ وإنشاء متغيرات جديدة (اليوم، الشهر، السنة) لتمكين تحليلات الموسمية والمقارنات الربع سنوية والشهرية.

8. تصنيف رضا وسلوك العملاء (Segmentation & Categorization): استحداث أعمدة تصنيفية مخصصة بناءً على مؤشرات سلوك ورضا العملاء، لدعم فرق التسويق في فهم شرائح المستهلكين المختلفة.

القيمة المضافة والنتائج (Business Impact):

بيانات خالية من الأخطاء: ضمان جودة البيانات (Data Integrity) بنسبة 100% تمهيداً لربطها بأنظمة الـ BI أو نقلها لمستودع البيانات (Data Warehouse).

سهولة التحليل والتقارير: توفير ساعات طويلة كانت ستُهدر في التنظيف اليدوي بواسطة محللي الأعمال.

توثيق كامل لكل خطوة: فصل وحفظ كل خطوة تنظيف في ملف مخرجات مخصص يتيح لفريق العمل الرجوع لأي مرحلة ومقارنة البيانات قبل وبعد المعالجة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

بايثون (Python): لكتابة وتنفيذ سكربت التنظيف والأتمتة عبر بيئة Jupyter Notebook (`.ipynb`).

مكتبات المعالجة:Pandas و NumPy.

تخزين وإدارة الملفات: ملفات Excel / CSV مهيكلة وموثقة لكل مرحلة.