تنظيف وتنسيق البيانات (حتى 3500 صف)

الوصف

معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values): التعامل مع البيانات الناقصة إما بالحذف أو التعويض (Imputation) بناءً على طبيعة البيانات.إزالة التكرارات (Removing Duplicates): فحص وتصفية السجلات المتكررة لضمان دقة النتائج الإحصائية.تصحيح أنواع البيانات (Data Type Conversion): التأكد من أن الأرقام تُعامل كأرقام والتواريخ كتواريخ (مثلاً تحويل النصوص إلى DateTime أو Float باستخدام Pandas).توحيد الصيغ (Standardization): توحيد طريقة كتابة النصوص (مثل تحويل الحروف الكبيرة/الصغيرة أو تصحيح الأخطاء الإملائية الشائعة في الفئات).إعادة الهيكلة (Reshaping): تنسيق الأعمدة والعناوين لتكون سهلة القراءة والاستخدام في برامج التحليل مثل Excel أو Power BI أو كود Python