• معالجة بيانات مبيعات خام من مقهى تضم نحو 10,000 عملية بيع، مع عرض النسخة قبل وبعد التنظيف باستخدام Power Query.

• تقديم شرح تفصيلي خطوة بخطوة لعملية التنظيف لشرح المنهجية المتبعة.

• مواجهة مشاكل رئيسية في البيانات الأصلية، مثل القيم النصية البديلة ("UNKNOWN"، "ERROR")، وانتشار القيم المفقودة، وتخزين الأرقام كنصوص.

• تحويل القيم الوهمية والنصوص الفارغة إلى قيم مفقودة حقيقية (blank) لتوحيد شكل البيانات.

• تصحيح أنواع البيانات لتمكين إجراء العمليات الحسابية على الكمية، سعر الوحدة، والإجمالي.

• استعادة القيم الناقصة باستخدام العلاقة المنطقية (الكمية × سعر الوحدة = الإجمالي)، مع حساب القيمة المجهولة عند توفر القيمتين الأخريين.

• استخدام السعر المعتاد لكل منتج لسد الفجوات عند تعذر الحساب (مثل: القهوة = 2 دولار، السلطة = 5 دولارات).

• الوصول إلى مجموعة بيانات نظيفة بالكامل، خالية من الأخطاء مع تقليص عدد القيم المفقودة، وجاهزة للتحليل، مع ضمان أن جميع التعديلات مبنية على منطق واقعي وليس حذفاً عشوائياً للبيانات.