مشروع تنظيف ومعالجة بيانات المبيعات للتنبؤ بسلوك العملاء (Data Cleaning and Preprocessing)

نفذت مشروع كامل في تنظيف ومعالجة بيانات المبيعات بهدف تجهيزها لنماذج تعلم الآلة، لمعرفة ما إذا كان العميل سيقوم بشراء أكثر من 3 منتجات في معاملة واحدة. الخطوات التي قمت بها: - استكشاف البيانات وتحليلها إحصائياً وبصرياً. - تنظيف البيانات من القيم المفقودة والشاذة وتصحيح أنواع البيانات. - هندسة السمات (Feature Engineering) مثل إنشاء العمود المستهدف لمعرفة سلوك الشراء. - معالجة عدم التوازن في البيانات باستخدام أساليب مثل SMOTE. - تصورات بيانية (Visualizations) لعرض العلاقات بين الأعمدة والأنماط في المبيعات. - تجهيز ملف بيانات نظيف ومنظم جاهز للاستخدام في النماذج التنبؤية. الأدوات والتقنيات المستخدمة: - Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn). - أدوات التصور: Matplotlib و Seaborn. - Jupyter Notebook لعرض وتنفيذ جميع الخطوات. المخرجات: - ملف بيانات نظيف ومجهز. - Notebook يحتوي على جميع خطوات المعالجة موثقة بالشرح والرسوم.