يهدف هذا المشروع إلى معالجة وتنظيف مجموعة من البيانات الخام (Raw Data) وتحويلها إلى بيانات دقيقة ومنظمة وجاهزة للاستخدام في التحليل أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python ومكتبة Pandas، مع التركيز على تحسين جودة البيانات وضمان موثوقيتها.
يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية، بدءًا من استكشاف البيانات (Data Exploration) لفهم بنيتها واكتشاف المشكلات الموجودة بها، مثل القيم المفقودة والتكرارات. بعد ذلك، تم تنفيذ عمليات تنظيف شاملة تشمل حذف البيانات المكررة (Duplicate Data)، ومعالجة القيم المفقودة (Missing Values) باستخدام أساليب مناسبة، بالإضافة إلى اكتشاف ومعالجة القيم الشاذة (Outliers) والتخلص من الضوضاء (Noise).
كما تم تنظيم البيانات وإعادة تنسيقها لتكون متناسقة وسهلة الاستخدام، مع تحويل أنواع البيانات (Data Types) عند الحاجة، مما يساعد على تحسين أداء النماذج التحليلية لاحقًا.
في النهاية، تم الحصول على مجموعة بيانات نظيفة، دقيقة، ومهيأة للاستخدام في التحليل الإحصائي أو بناء نماذج تعلم الآلة، مما يساهم في تحسين جودة النتائج واتخاذ قرارات مبنية على بيانات موثوقة
