Data Cleaning

البيانات غير النظيفة تؤدي دائماً إلى قرارات خاطئة؛ في هذا المشروع، قمت باستلام قاعدة بيانات ضخمة وممتلئة بالفوضى والأخطاء التشغيلية، وعملت على إعادة هيكلتها وتنظيفها بالكامل لتصبح جاهزة، دقيقة، وقابلة للاستخدام في بناء التقارير واتخاذ القرارات دون أي تضارب. المشاكل التي تم التعامل معها وحلها في هذا العمل: البيانات المكررة (Duplicates): فحص وتصفية السجلات المتكررة التي تتسبب في تضخيم الأرقام والنتائج بشكل زائف. القيم المفقودة (Missing Data): التعامل الذكي مع الخلايا الفارغة والمفقودة، إما بملئها بناءً على سياق المعادلات الرياضية أو معالجتها بما لا يخل بالنموذج الإحصائي. النصوص والصيغ غير الموحدة (Data Formatting): توحيد صيغ التواريخ، الأسماء، والعملات، وحل مشاكل الحروف العشوائية الناتجة عن أخطاء إدخال البيانات البشرية. القيم الشاذة (Outliers): رصد وتحديد الأرقام غير المنطقية التي قد تؤثر سلباً على دقة المؤشرات الحسابية مستقبلاً. الآلية والأدوات المستخدمة: Advanced Excel & Power Query: لربط الجداول، وفصل النصوص، وعمل دمج ذكي للبيانات (Merge & Append).