مشروع لتحليل بيانات المعاملات المالية بهدف اكتشاف أنماط الاحتيال وفهم سلوك المستخدمين. تم تنفيذ المشروع على Dataset بحجم يقارب 3 جيجابايت لمحاكاة بيئة بيانات حقيقية في القطاع المالي.
شمل المشروع عدة مراحل تبدأ بتجهيز وتنظيف البيانات باستخدام SQL، حيث تم حذف التكرارات، معالجة القيم المفقودة، توحيد الفئات، وتحويل أنواع البيانات.
بعد ذلك تم تحليل البيانات باستخدام Python من خلال مكتبات Pandas وMatplotlib وSeaborn لدراسة سلوك المعاملات، مقارنة المعاملات الأونلاين والمعاملات داخل المتاجر، وتحليل معدلات الاحتيال حسب نوع البطاقة وتقنيات الدفع.
كما تم بناء Dashboard تفاعلي باستخدام Power BI لعرض مؤشرات مثل عدد المعاملات، معدل الاحتيال، وتحليل الاتجاهات الزمنية.
التقنيات المستخدمة:
SQL Server – SQL – Python – Pandas – Matplotlib – Seaborn – Power BI
