نظيف وتحليل بيانات الموظفين باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتنظيف ومعالجة وتحليل بيانات الموظفين باستخدام Python، بهدف تحويل البيانات الخام إلى بيانات منظمة وجاهزة للتحليل وتطبيقات تعلم الآلة.

شمل المشروع:

فحص البيانات والتعرف على أنواع الأعمدة والقيم المفقودة.

إزالة الصفوف المكررة ومعالجة البيانات غير الصحيحة.

توحيد أسماء الشركات والمدن وتصحيح القيم غير المتناسقة.

معالجة القيم المفقودة في الأعمدة المختلفة باستخدام أساليب مناسبة مثل Mode وMean.

اكتشاف القيم غير المنطقية والقيم الشاذة باستخدام IQR.

تحليل العلاقة بين العمر والراتب واستخراج بعض النتائج الإحصائية.

تحليل توزيع الموظفين حسب المدن والشركات والجنس.

إنشاء رسوم بيانية لتوضيح النتائج باستخدام Matplotlib وSeaborn.

تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية باستخدام Label Encoding وOne-Hot Encoding.

تطبيق StandardScaler وMinMaxScaler لتوحيد نطاق البيانات وتجهيزها لمرحلة Machine Learning.

حفظ البيانات بعد تنظيفها وتجهيزها في ملف CSV لاستخدامها لاحقًا.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وScikit-learn، مع التركيز على كتابة خطوات منظمة وقابلة لإعادة الاستخدام.