معالجة وتحليل بيانات المبيعات (Superstore) باستخدام Python.

مشروع احترافي يهدف إلى تحويل البيانات الخام (Raw Data) لمتجر "Superstore" إلى بيانات مهيأة للتحليل عبر عملية تنظيف شاملة باستخدام لغة Python.

الخطوات التقنية التي تم تنفيذها:

Data Cleaning: معالجة القيم المفقودة (Null values)، إزالة التكرارات، وتصحيح أنواع البيانات (Data Types).

Outliers Detection: تحديد القيم الشاذة في المبيعات والأرباح والتعامل معها لضمان دقة النتائج.

Standardization: توحيد صيغ النصوص والتواريخ لتسهيل عمليات الربط والبحث.

Feature Engineering: إنشاء أعمدة جديدة (مثل حساب مدة الشحن أو تصنيف العملاء) لزيادة عمق التحليل.

المخرجات: تم تسليم ملف بيانات نظيف (CSV) وسكربت Python منظم يسهل إعادة استخدامه مع بيانات مشابهة.