يهدف هذا المشروع إلى دراسة وتحليل قاعدة بيانات خاصة بالموارد البشرية لشركة تضم موظفين من عدة دول عربية (مصر، السعودية، الإمارات، الأردن، لبنان). قمت من خلال هذا المشروع بتحويل البيانات الخام (Raw Data) المعقدة إلى معلومات ورؤى واضحة تساعد متخذي القرار في إدارة الموارد البشرية على فهم الهيكل التنظيمي، وتوزيع الموظفين، ومتوسط الرواتب بناءً على عدة معايير مختلفة، بالإضافة إلى تقييم الأداء العام.
المهام التي تم إنجازها:
1-تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preparation):
مراجعة وتنظيم البيانات الخام للموظفين والتي شملت (الرقم الوظيفي، الاسم، العمر، الجنس، المستوى التعليمي، الحالة الاجتماعية، الموقع الجغرافي، القسم، تاريخ التعيين، سنوات الخبرة، الراتب، وتقييم الأداء).
2-تحليل توزيع الموظفين (Employee Demographics Analysis):
إنشاء جداول تلخيصية (Pivot Tables) توضح توزيع الموظفين بناءً على (الجنس، المستوى التعليمي، الحالة الاجتماعية، سنوات الخبرة، القسم، وسنة التعيين).
دراسة توزع الموظفين جغرافياً عبر مختلف الفروع والمدن.
3-تحليل هيكل الرواتب (Salary Structure Analysis):
حساب وتحليل متوسط الرواتب (Average Salary) ومقارنته بناءً على متغيرات متعددة مثل: سنوات الخبرة، الدرجة العلمية (بكالوريوس، ماجستير، دكتوراه)، الأقسام المختلفة (مثل المبيعات، التسويق، تقنية المعلومات، المالية وغيرها)، والموقع الجغرافي.
إيجاد الروابط بين التقييم المالي للموظف (الراتب) ومستوى خبرته وتقييم أدائه السنوي.
4-تحليل الأداء (Performance Tracking):
تصنيف الموظفين بناءً على معدلات الأداء الخاصة بهم لمعرفة تركز الكفاءات داخل المؤسسة.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
Microsoft Excel (أو أداة الجداول الممتدة التي استخدمتها).
Data Analysis & Data Profiling (تحليل البيانات واستكشافها).
Pivot Tables & Pivot Charts (الجداول المحورية لتلخيص البيانات المعقدة).
Data Cleansing (تنظيف البيانات لضمان دقة النتائج).
القيمة المضافة للمشروع (لماذا هذا المشروع مهم؟):
يوفر للإدارة العليا رؤية واضحة حول التكلفة المالية لكل قسم (Payroll analysis).
يساعد في اكتشاف أي فجوات في الرواتب بناءً على الجنس أو الموقع الجغرافي.
يدعم قرارات التوظيف المستقبلية من خلال فهم معدلات الدوران وتواريخ التعيين والخبرات المطلوبة.
يُظهر قدرة عالية على التعامل مع البيانات واستخراج مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) دقيقة وقابلة للتطبيق.
