Analysis Using Python

تحليل تطور هيكل الرواتب والعلاقة بين المزايا والدخل (2011-2014) قمت بتحليل بيانات الرواتب باستخدام Python و Matplotlib للكشف عن الأنماط الرئيسية التي تدعم اتخاذ القرارات المالية والإدارية. 1. تطور مكونات الرواتب عبر السنوات: زيادة في الأجور الإضافية 📈 التحليل: باستخدام مخطط الأعمدة المكدسة (Stacked Bar Chart)، تم تحليل تركيبة الرواتب (أساسي، عمل إضافي، ومكافآت أخرى) من 2011 إلى 2014. الرؤية الأساسية: أظهر التحليل التغير في حصة كل مكون من إجمالي الرواتب على مر السنوات، مما يساعد في تتبع كيفية تغير سياسات التعويضات. مثال على نتيجة: "يمكن ملاحظة أن نسبة أجور العمل الإضافي (Overtime Pay) شكلت الجزء الأكبر من الزيادة في إجمالي التعويضات عام 2013." 2. المزايا تساهم بشكل مباشر في زيادة إجمالي الراتب 💰 التحليل: من خلال مخطط الانتشار (Scatter Plot)، تم فحص العلاقة بين قيمة المزايا (Benefits) وإجمالي الراتب (Total Pay). الرؤية الأساسية: تم تأكيد وجود ارتباط إيجابي قوي بين المتغيرين، مما يعني أن الموظفين ذوي المزايا الأعلى يميلون للحصول على رواتب إجمالية أعلى بشكل ملحوظ. القيمة العملية للتحليل: هذه الرؤى البصرية الدقيقة تمكّن المؤسسات من: تقييم سياسات التعويضات: فهم ما إذا كانت الزيادات تأتي من الراتب الأساسي أم من الحوافز والعمل الإضافي. تحسين حزم المزايا: إدراك الأثر المباشر للمزايا على إجمالي دخل الموظف، مما يدعم قرارات تحسينها لزيادة رضا الموظفين. دعم التخطيط المالي: توفير أساس مبني على البيانات لوضع الميزانيات المستقبلية للرواتب والمكافآت.