العربية
English
هيكلة وتنظيف البيانات لضمان نتائج تحليلية دقيقة
الوصف
- إزالة التكرارات (Duplicates): تنقية الجداول من أي سجلات مكررة لضمان دقة النتائج.
- معالجة القيم المفقودة (Missing Data): التعامل مع الخانات الفارغة إما بالحذف الذكي أو التعويض الإحصائي الصحيح.
- توحيد الصيغ (Standardization): توحيد تنسيق التواريخ، العملات، وأسماء المدن لتكون متسقة تماماً.
- هيكلة البيانات (Restructuring): تحويل البيانات من الصيغ المعقدة إلى جداول منظمة (Tidy Data).
- نوع البيانات (ملف Excel – CSV – Google Sheet)
- الحد الأقصى لحجم البيانات(حتى 100 ألف صف أو 10 عمود)
- الأداة التي سيتم استخدامها (Excel / Google Data Studio , python , SQL)
- المخرجات اللي هيسلمها العميل ( نسخة من البيانات النظيفة)
البائع
معلومات
