تنظيف وتجهيز بيانات التجارة الإلكترونية والمالية | Finance E-Commerce Data Cleaning

يسعدني أن أشارككم أحد مشاريعي المتخصصة في تنظيف وتجهيز البيانات (Data Cleaning & Preparation)، وهي من أهم المراحل وأكثرها تأثيراً في دورة حياة تحليل البيانات، لضمان دقة النتائج وموثوقية التحليلات. في هذا المشروع، قمت بالعمل على مجموعة بيانات مالية ضخمة خاصة بمتجر تجارة إلكترونية (E-Commerce Dataset)، تحتوي على 6,058 صفاً و23 عموداً من البيانات الخام، وقمت بتحويلها إلى بيانات منظمة ونظيفة وجاهزة تماماً للتحليل وبناء التقارير. 🛠️ الأدوات المستخدمة في المشروع: . Microsoft Excel. . Power Query (أداة الاستعلامات المتقدمة لتحويل وتنظيف البيانات). 🔍 المهام والخطوات التقنية التي قمت بتنفيذها: . فحص هيكل البيانات (Data Profiling): تحليل جودة البيانات وتحديد القيم المفقودة، والتكرارات، والتناقضات داخل الأعمدة. . توحيد الصيغ (Standardization): توحيد تنسيق النصوص، والتواريخ، والعملات، والحقول الرقمية لضمان اتساق البيانات وعدم وجود أخطاء في القراءة أو التحليل. . معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values): التعامل مع الخلايا الفارغة باستخدام أساليب مناسبة لسياق البيانات، مثل المتوسط الحسابي (Mean)، والوسيط (Median)، والمنوال (Mode)، أو استبدال القيم بـ "Unknown" عند الحاجة. . تطهير وتحويل البيانات (Data Transformation): دمج وفصل الأعمدة، وتغيير أنواع البيانات، وإزالة الصفوف المكررة لضمان موثوقية واتساق البيانات. . إعداد ملف نهائي موثق (Validated Dataset): إنشاء نسخة نهائية مدققة ومنظمة وفقاً لمعايير جودة البيانات، وجاهزة مباشرة لبناء لوحات التحكم (Dashboards) وإجراء التحليلات الاستراتيجية. 💡 القيمة المضافة من المشروع: ساهم هذا العمل في تحسين جودة البيانات بشكل كبير، وتقليل الأخطاء والتكرارات، وتجهيز البيانات بصورة منظمة وموثوقة للتحليل، مما يساعد على تقليل مخاطر اتخاذ قرارات مبنية على بيانات غير دقيقة، ويوفر الوقت والجهد عند بناء التقارير ولوحات التحكم اللاحقة.