قمت بتنظيف ومعالجة بيانات خاصة بحملات تسويقية بهدف تحسين جودة البيانات والتأكد من اتساقها وصلاحيتها للتحليل.

شملت عملية تنظيف البيانات:

* معالجة وتوحيد تنسيقات التواريخ، والتأكد من منطقية العلاقة بين تاريخ بداية ونهاية الحملة.

* اكتشاف ومعالجة الحالات التي كان فيها تاريخ انتهاء الحملة يسبق تاريخ بدايتها.

* توحيد تنسيقات الأسعار ومعالجة الاختلافات في طريقة تمثيلها.

* اكتشاف وإزالة الصفوف المكررة.

* معالجة القيم غير المتسقة في تصنيفات الحملات (Campaign Categories) وتوحيد تنسيقها.

* مراجعة العلاقة المنطقية بين عدد مرات الظهور (Impressions) وعدد النقرات (Clicks).

* معالجة الأعمدة المكررة وتنظيم هيكل البيانات.

* تجهيز البيانات في صورة أكثر اتساقًا وملاءمة لعمليات التحليل واستخراج الـInsights.

تم تنفيذ عملية التنظيف باستخدام Python وPandas مع التركيز على اكتشاف أخطاء جودة البيانات ومعالجتها بدلًا من الاكتفاء بحذف البيانات غير الصحيحة.