**تحليل شامل لبيانات رواتب أكثر من 148 ألف موظف في مدينة سان فرانسيسكو خلال الفترة من 2011 إلى 2014، باستخدام Python وPower BI، بهدف فهم تطور تكاليف الرواتب، وتحليل العمل الإضافي، واكتشاف العوامل المؤثرة في تكاليف الأجور.**
## نبذة عن المشروع
مشروع تحليل بيانات متكامل لدراسة رواتب موظفي مدينة سان فرانسيسكو خلال الفترة من 2011 إلى 2014، باستخدام بيانات تضم **148,654 سجلًا و13 عمودًا**.
شمل المشروع دورة التحليل كاملة، بدءًا من فهم البيانات وتنظيفها وتجهيزها، مرورًا بالتحليل الاستكشافي ودراسة الاتجاهات، وصولًا إلى إنشاء لوحة تحكم تفاعلية تساعد على فهم تطور الرواتب وتحديد مصادر ارتفاع تكاليف العمل الإضافي.
## المشكلة التي يعالجها المشروع
كان الهدف هو فهم كيفية تطور تكاليف الرواتب من عام إلى آخر، ومعرفة ما إذا كانت بعض الوظائف أو القطاعات تتسبب في ارتفاع غير متناسب في تكاليف العمل الإضافي، بما قد يشير إلى مشكلات في توزيع الموظفين أو احتياجات التوظيف أو الميزانية.
## تنظيف وتجهيز البيانات
* حذف عمود `Notes` لكونه فارغًا بالكامل، وعمود `Agency` لاحتوائه على قيمة ثابتة في جميع السجلات.
* استبدال القيم النصية غير الصالحة `"Not Provided"` بالقيمة `0.0` في أعمدة الأجر الأساسي والعمل الإضافي والأجور الأخرى والمزايا، ثم تحويلها إلى نوع بيانات رقمي.
* معالجة القيم المفقودة في المزايا باستبدالها بـ `0.0`، مع اكتشاف أن بيانات المزايا لم تكن مسجلة في عام 2011، بينما أصبحت متاحة بالكامل من 2012 إلى 2014، وهو عامل مهم عند إجراء المقارنات بين السنوات.
* حذف السجلات التي لا تحتوي على إجمالي أجر ومزايا صالح أو التي كانت قيمتها صفرًا.
* توحيد طريقة كتابة المسميات الوظيفية ومعالجة السجلات المكررة الناتجة عن ذلك.
## أبرز النتائج
* ارتفع الأجر الأساسي بصورة مستمرة من 2011 إلى 2013، حيث ارتفع معدل النمو السنوي من **2.89% إلى 6.41%**، ثم انعكس الاتجاه في 2014 ليسجل **انخفاضًا بنسبة 4.40%**، رغم استمرار زيادة عدد الموظفين، مما يشير إلى احتمال ارتفاع نسبة الموظفين الجدد أو ذوي الأجور الأقل.
* بلغ إجمالي أجور العمل الإضافي نحو **752.8 مليون دولار** مقابل نحو **9.8 مليار دولار** من الأجور الأساسية خلال السنوات الأربع، أي ما يعادل حوالي **7.67% من إجمالي الأجور الأساسية** على مستوى المدينة.
* أظهر التحليل أن قطاع **النقل** كان من أبرز مصادر تكاليف العمل الإضافي، حيث تكررت عدة وظائف ضمن الأعلى من حيث نسبة العمل الإضافي إلى الأجر الأساسي، مما يشير إلى احتمال وجود نقص هيكلي في أعداد الموظفين وليس مجرد حالات فردية.
## الأدوات المستخدمة
* **Python (Pandas, NumPy, Matplotlib):** تنظيف البيانات والتحليل الاستكشافي باستخدام Jupyter Notebook.
* **Excel:** إجراء تحليل موازٍ للتحقق من النتائج.
* **Power BI:** إنشاء لوحة تحكم تفاعلية لعرض اتجاهات الرواتب وتحليل العمل الإضافي.
## منهجية العمل
اتبعت في المشروع منهجية من أربع مراحل:
**تحديد المشكلة → تنظيف وتجهيز البيانات → التحليل → الوصول إلى القرار والتوصيات**
بدأ العمل بفهم البيانات وتنظيفها، ثم تحليل تطور الأجور عبر السنوات، وتحليل العمل الإضافي على مستوى المدينة والوظائف ونسبة العمل الإضافي إلى الأجر الأساسي، ثم تحويل النتائج إلى تصورات ولوحة تحكم تفاعلية في Power BI.
## التوصيات
* مراجعة استراتيجية التوظيف في عام 2014 ودراسة مستويات خبرة الموظفين الجدد في ضوء انخفاض متوسط الأجر الأساسي رغم زيادة عدد الموظفين.
* استبعاد عام 2011 من المقارنات المتعلقة بالمزايا لعدم توفر بياناتها خلال ذلك العام.
* دراسة أسباب تركز تكاليف العمل الإضافي في قطاع النقل والتحقق من وجود نقص مستمر في أعداد الموظفين.
* إجراء مقارنة بين تكلفة توظيف موظفين إضافيين بدوام كامل وتكلفة الاعتماد المستمر على العمل الإضافي في الوظائف ذات المعدلات المرتفعة.
* دراسة المخاطر التشغيلية المرتبطة باستمرار ارتفاع ساعات العمل الإضافي، مثل الإرهاق وزيادة احتمالية الأخطاء.
## عرض المشروع
يمكن مشاهدة العرض الكامل للمشروع على اليوتيوب : https://youtu.be/cdPIRAgAPk4?si=qI8FpAMkn1pfvEba