قمت بتنظيف ومعالجة ملف مبيعات يحتوي على أخطاء منطقية وحسابية لضمان دقة التقارير ولوحات التحكم (Dashboards).
شمل المشروع تنفيذ خطوات تنظيف احترافية لتحويل البيانات الخام إلى بيانات قابلة للتحليل واتخاذ القرار.
🔹 أبرز عمليات التنظيف التي تم تنفيذها:
1️⃣ كشف وإزالة القيم المكررة (Duplicates Detection)
تم اكتشاف طلب مكرر بالكامل (رقم 000261701) بنفس التفاصيل، وتم حذفه لمنع احتساب الأرباح مرتين.
2️⃣ معالجة البيانات المفقودة (Missing Values Handling)
في أحد الطلبات كانت خانة اليوم فارغة رغم وجود التاريخ الكامل، وتم استنتاج اليوم الصحيح وملء الخانة لضمان دقة التحليل الزمني.
3️⃣ تنظيف المسافات الزائدة (Whitespace Cleaning)
تم استخدام دالة TRIM لتوحيد أسماء الدول مثل:
" United States"
"United States"
"United States "
وذلك لضمان عمل الفلاتر والتقارير بشكل صحيح.
4️⃣ تصحيح الأخطاء الحسابية والمنطقية
تم اكتشاف قيم صفرية غير منطقية في أعمدة التكلفة وسعر الوحدة رغم وجود مبيعات وأرباح.
تم إعادة حساب القيم اعتمادًا على الأعمدة المرتبطة لضمان دقة الأرباح.
5️⃣ تنظيف وتوحيد أسماء الأعمدة (Headers Cleaning)
تم إزالة المسافات الزائدة من أسماء الأعمدة مثل:
" Unit_Cost " و " Unit_Price "
لضمان عمل المعادلات و Pivot Tables بدون أخطاء.
