في هذا المشروع، عملت على تنظيف وتدقيق جودة بيانات متجر إلكتروني (Online Retail Dataset) باستخدام Python، لتجهيزها للتحليل المالي مع الحفاظ على إمكانية تتبع المرتجعات والمعاملات الملغاة.

ما الذي تم تنفيذه؟

1. تنظيف البيانات والتحقق من جودتها (Data Cleaning):
• فحص 541,909 صفوف ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات.
• التمييز برمجيًا بين المعاملات الصالحة والإلغاءات والمرتجعات.
• استخراج 534,129 سجلًا تجاريًا صالحًا، بمعدل استبقاء 98.56%.

2. التحليل الاستكشافي والمراجعة المالية (EDA & Financial Audit):
• مطابقة مالية توضح المبيعات (£10.64M)، والمرتجعات (£0.89M)، وصافي الإيرادات (£9.75M).
• تحليل اتجاهات المبيعات الشهرية وتحديد أعلى 5 أسواق دولية إيرادًا.
• تصميم رسوم بيانية تلخص النتائج لدعم اتخاذ القرار.

3. الأدوات والمكتبات المستخدمة:
Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook.

النتيجة النهائية:
تحويل البيانات الخام إلى قاعدة بيانات موثقة وجاهزة للتحليل، مع تقارير بصرية لدعم مراجعة النتائج المالية.