Data Cleaning لمشاريع التمويل الدولي (IATI Data)

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتحليل بيانات التمويل التنموي الخاصة بمشاريع بنك التنمية الأفريقي ومصادر تمويل دولية أخرى (بيانات من نوع IATI)، شمل العمل المراحل التالية:

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

قراءة ومعالجة بيانات خام تحتوي على معلومات المشاريع مثل رمز المشروع، العنوان، الدولة، قيمة الالتزام المالي، حالة المشروع، ومصدر التمويل.

إزالة الصفوف المكررة والقيم الفارغة.

استبعاد السجلات غير ذات الصلة (مثل بيانات IATI Data Portal الوسيطة).

تحويل الأعمدة المالية من نص إلى أرقام قابلة للتحليل (إزالة الفواصل وتحويل النوع إلى float).

تحويل حقل التاريخ إلى صيغة زمنية صحيحة واستخراج سنة بدء كل مشروع.

تعويض القيم الناقصة في عمود الدولة بقيمة "Unknown" بدلاً من حذفها.

تصدير البيانات النظيفة إلى ملف CSV جاهز للتحليل.

تحليل وتصور البيانات (Data Visualization):

مخطط أعمدة (Bar Chart) لعرض توزيع المشاريع حسب حالتها (مكتملة، قيد التنفيذ، معتمدة، ملغاة).

مخطط دائري (Pie Chart) لتوضيح نسبة المشاريع السيادية مقابل غير السيادية (59.6% مقابل 40.4%).

مخطط خطي (Line Chart) لتتبع عدد المشاريع الممولة عبر الزمن من عام 1970 حتى 2020، وإظهار الاتجاه المتصاعد بوضوح في العقد الأخير.

استخدمت في المشروع Python مع مكتبتي Pandas وMatplotlib لمعالجة البيانات وإنتاج تصورات بيانية واضحة تدعم اتخاذ القرار وفهم اتجاهات التمويل عبر الزمن والدول.