في هذا المشروع استخدمت لغة SQL لتنظيف ومعالجة بيانات تسريحات الموظفين (Layoffs Dataset) وتجهيزها للتحليل.
قمت بإنشاء جداول مؤقتة (Staging Tables)، وإزالة القيم المكررة، وتوحيد تنسيقات البيانات، ومعالجة القيم الفارغة، بالإضافة إلى تعديل نوع البيانات والتواريخ لتصبح قابلة للتحليل الدقيق لاحقًا.
تفاصيل العمل:
إعداد قاعدة البيانات:
إنشاء جدول تجريبي (Staging Table) مطابق للجدول الأصلي لنقل البيانات بأمان.
إدخال البيانات وتجهيزها لعملية التنظيف.
إزالة التكرارات (Duplicates):
استخدام دالة ROW_NUMBER() مع جملة PARTITION BY لتحديد الصفوف المكررة وحذفها.
توحيد القيم النصية (Standardization):
توحيد أسماء الصناعات (مثل “Crypto”, “CryptoCurrency”) لتصبح “Crypto”.
توحيد أسماء الدول مثل “United States”, “United states of America” لتصبح “United States”.
تنسيق الأعمدة:
تحويل التواريخ من نص إلى نوع بيانات DATE باستخدام STR_TO_DATE().
حذف الصفوف التي تحتوي على بيانات غير مكتملة أو Null في القيم الأساسية.
معالجة القيم المفقودة:
ربط الجداول بنفسها (Self Join) لاستخراج القيم المفقودة من صفوف أخرى داخل نفس الجدول.
تحديث الأعمدة المفقودة لتصبح مكتملة ودقيقة.
المهارات التي يبرزها المشروع:
تنظيف البيانات (Data Cleaning) باستخدام SQL.
التعامل مع القيم المكررة والمفقودة.
توحيد وتنسيق البيانات النصية والتواريخ.
استخدام دوال النوافذ (Window Functions) مثل ROW_NUMBER().
تنظيم مراحل معالجة البيانات (Staging → Clean Data).
النتيجة النهائية:
تم الحصول على قاعدة بيانات نظيفة ومنظمة قابلة للاستخدام في التحليل الإحصائي أو إنشاء لوحات بيانات (Dashboards) لاحقًا باستخدام أدوات مثل Power BI أو Excel.
