تحليل بيانات أداء الفريلانسرز ومعدلات رضا العملاء (Excel Analysis)

قمت في هذا المشروع بتحليل بيانات شاملة لمجموعة من المستقلين (Freelancers) من جنسيات وتخصصات مختلفة، بهدف فهم العوامل المؤثرة على الأداء، ومعدلات الربح، ومدى رضا العملاء. مر المشروع بعدة مراحل تقنية احترافية لضمان دقة النتائج. المهام التي قمت بها: تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning): توحيد صيغ البيانات وتصحيح الأخطاء الإملائية لضمان دقة التحليل الإحصائي. إنشاء أعمدة جديدة (Feature Engineering) مثل تصنيف سنوات الخبرة إلى فئات (Experience Buckets) لتسهيل المقارنة. تحليل البيانات (Data Analysis): استخراج مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل متوسط التقييم (Average Rating) لكل تخصص. تحليل العلاقة بين سعر الساعة (Hourly Rate) وتخصص المستقل. استخدام الجداول المحورية (Pivot Tables) لتلخيص أداء أكثر من 1000 سجل من البيانات وتوزيعهم حسب اللغة والبلد. العرض البصري (Data Visualization): تصميم Dashboard تفاعلي يوضح توزيع المستقلين حسب الخبرة والمهارات الأساسية. تمثيل البيانات باستخدام Charts توضح متوسط رضا العملاء (Customer Satisfaction) لكل مهارة (مثل AI, Web Development, Graphic Design). الأدوات المستخدمة: Microsoft Excel: (Power Query لتنظيف البيانات، Pivot Tables للتحليل، Advanced Charts للتصميم). النتائج المستخلصة: تحديد التخصصات الأكثر طلباً والأعلى تقييماً (مثل DevOps و Machine Learning). تحليل توزيع المستقلين جغرافياً وبناءً على اللغات، مما يساعد في فهم طبيعة السوق العالمي