المشكلة
كانت البيانات الخام تحتوي على أخطاء وتنسيقات غير موحدة، مما جعلها غير جاهزة للتحليل المباشر.

الحل
تم تصميم وبناء خط معالجة بيانات (ETL Pipeline) باستخدام Python و Pandas لأتمتة عمليات تجهيز البيانات وتحسين جودتها.

مراحل التنفيذ
استخراج البيانات (Extract): تحميل وتجميع البيانات من المصدر.
تحويل البيانات (Transform): تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وتصحيح التنسيقات لضمان الجودة والاتساق.
الإخراج (Load/Output): إنتاج مجموعة بيانات منظمة وجاهزة للاستخدام في التحليلات والتقارير.

الأدوات المستخدمة
Python
Pandas

الأثر والنتائج
أتمتة عمليات تجهيز البيانات وتقليل التدخل اليدوي.
تحسين جودة البيانات ودقتها بشكل ملحوظ.
توفير بيانات نظيفة ومنظمة جاهزة للتحليل وإعداد التقارير واتخاذ القرارات.