data analysis

تفاصيل العمل في تحليل البيانات (Data Analysis) 1. فهم البيانات (Data Understanding) مراجعة الملف وفهم طبيعة البيانات والأعمدة الموجودة. تحديد الهدف المطلوب من التحليل والأسئلة التي يجب الإجابة عنها. 2. تنظيف البيانات (Data Cleaning) إزالة السجلات المكررة. معالجة القيم المفقودة (Missing Values). تصحيح الأخطاء وتوحيد تنسيقات البيانات. التأكد من جودة البيانات قبل بدء التحليل. 3. استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA) دراسة توزيع البيانات واكتشاف الأنماط. حساب الإحصائيات الأساسية مثل: المتوسط (Mean) الوسيط (Median) الحد الأدنى والأقصى (Min & Max) الانحراف المعياري (Standard Deviation) اكتشاف القيم الشاذة (Outliers). 4. تحليل البيانات إجراء التحليلات المطلوبة وفقًا لهدف المشروع. مقارنة الفئات المختلفة واستخراج المؤشرات المهمة. تحديد الاتجاهات والأنماط الموجودة في البيانات. استخراج Insights تساعد في اتخاذ القرار. 5. إنشاء التقارير ولوحات المتابعة إعداد جداول ملخصة. إنشاء Pivot Tables عند الحاجة. تصميم Charts و Graphs لتوضيح النتائج. تقديم تقرير واضح يشرح النتائج والاستنتاجات. 6. التوصيات والاستنتاجات تلخيص أهم النتائج. تقديم ملاحظات وتوصيات مبنية على البيانات. الأدوات التي أستخدمها Microsoft Excel Pivot Tables Power Query Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) عند الحاجة Power BI (إذا كان مطلوبًا) المخرجات النهائية ملف بيانات نظيف ومنظم. ملف التحليل النهائي. رسوم بيانية وجداول توضيحية. تقرير يحتوي على أهم النتائج والتوصيات.