تحليل البيانات باستخدام SQL

قمت بتطوير مشروع متكامل لتحليل بيانات دوري كرة السلة الأمريكي (NBA)، بدءًا من استخراج البيانات من قاعدة بيانات SQLite، مرورًا بعمليات التنظيف والتحويل، وصولًا إلى بناء مستودع بيانات (Data Warehouse) وفق نموذج Star Schema وتصميم لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI. أبرز ما تم تنفيذه: - تنظيف وتجهيز البيانات معالجة القيم المفقودة والتكرارات وعدم اتساق أنواع البيانات. ضمان سلامة العلاقات بين الجداول والحفاظ على تكامل البيانات. تحسين جودة البيانات لتكون جاهزة للتحليل واتخاذ القرار. 🔹 تصميم مستودع البيانات (Data Warehouse) تحويل البيانات التشغيلية إلى نموذج Star Schema لتحسين الأداء التحليلي. إنشاء جداول الحقائق (Fact Tables) وجداول الأبعاد (Dimension Tables). بناء العلاقات والمفاتيح الأساسية والخارجية لضمان دقة التقارير. - تحليل البيانات باستخدام SQL تحليل أداء الفرق ونسب الفوز على الأرض وخارجها. دراسة الفروقات التهديفية والمباريات المتقاربة. تحليل الاتجاهات الموسمية والإحصائيات التاريخية. تحليل بيانات اللاعبين واختبارات الـ Combine ومؤشرات الأداء المختلفة. - تصميم لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Power BI إنشاء Dashboard احترافية تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). تحليل أكثر من 58 ألف مباراة تاريخية بإجمالي تجاوز 12 مليون نقطة. عرض أفضل الفرق تسجيلًا للنقاط والاتجاهات التاريخية للأداء. تقديم رؤى بصرية تساعد في استكشاف البيانات واتخاذ القرارات. التقنيات المستخدمة: SQL Server (SSMS) Power BI SQLite Data Warehousing ETL Processes Data Modeling (Star Schema) نتائج المشروع: -تحليل عشرات الآلاف من المباريات واللاعبين عبر عقود متعددة. - تحسين سرعة الاستعلامات والتقارير من خلال تصميم مستودع بيانات احترافي. - بناء لوحة معلومات تفاعلية توفر رؤى تحليلية دقيقة وسهلة الفهم. يُظهر هذا المشروع خبرتي في هندسة البيانات (Data Engineering)، تصميم مستودعات البيانات، تحليل البيانات باستخدام SQL، وإنشاء لوحات معلومات احترافية باستخدام Power BI.