تنظيف البيانات (Data Cleaning)

تنظيف البيانات (Data Cleaning) معالجة القيم المفقودة (Missing Values) باستخدام تقنيات مثل imputation أو الحذف الذكي. إزالة البيانات المكررة (Duplicates) وضبط القيم غير المتسقة. توحيد تنسيقات التواريخ، العملات، والأرقام. التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) باستخدام خوارزميات إحصائية. تنظيف البيانات باستخدام Python وSQL 1. استخدام Python: مكتبات مثل Pandas و NumPy لمعالجة البيانات. OpenPyXL أو xlrd للتعامل مع ملفات Excel القديمة. Matplotlib و Seaborn لعمل تقارير بصرية أولية. كتابة سكربتات آلية لتكرار عمليات التنظيف على دفعات بيانات جديدة. 2. استخدام SQL: إنشاء جداول نظيفة في قواعد البيانات (Normalization). كتابة استعلامات (Queries) لاكتشاف الأخطاء أو القيم غير الصحيحة. استخدام Stored Procedures لأتمتة عمليات التنظيف. دمج البيانات من مصادر متعددة باستخدام JOINs و CTEs. حدود الخدمة (مهم لتحديد السعر) حجم البيانات: يتم تحديد السعر بناءً على عدد الصفوف أو حجم الملف (بالميغابايت/جيجابايت). نوع الملفات المقبولة: Excel (XLSX/XLS)، CSV، أو قواعد بيانات SQL. تعقيد البيانات: إذا كانت هناك مشاكل إضافية مثل دمج مصادر متعددة أو معالجة بيانات غير منظمة، يتم الاتفاق على تكلفة إضافية. تسليم الخدمة: ملف بيانات نظيف جاهز للتحليل أو الاستخدام في لوحات التحكم. تقرير يوضح خطوات التنظيف والتغييرات التي تمت. إمكانية إعداد سكربتات قابلة لإعادة الاستخدام لتحديث البيانات بشكل دوري