هل تحتاج إلى معالجة بيانات المبيعات وتجهيزها للتحليل باستخدام Python؟
سأقوم بإنشاء ETL Pipeline لمعالجة ملف بيانات مبيعات بصيغة CSV، ويتضمن العمل:
- استخراج البيانات وقراءتها باستخدام Python وPandas.
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وغير الصالحة.
- اكتشاف السجلات المكررة واستبعادها.
- التحقق من صحة البيانات وتحديد السجلات المرفوضة مع توضيح أسباب الرفض.
- تحميل البيانات المعالجة إلى قاعدة بيانات SQLite.
- تسليم ملف البيانات بعد المعالجة مع ملخص لنتائج التنفيذ.
**مقابل الخدمة الأساسية:**
- ملف CSV واحد.
- حتى 1,000 سجل.
- قاعدة بيانات SQLite واحدة.
- معالجة وفق قواعد واضحة ومناسبة لطبيعة البيانات.
الخدمة مخصصة لبيانات المبيعات، ولا تشمل بناء واجهة ويب أو ربط خدمات سحابية.
- بناء ETL Pipeline باستخدام Python وPandas.
- استخراج البيانات من ملفات CSV ومعالجتها.
- تنظيف البيانات والتحقق من صحتها واكتشاف التكرارات.
- فصل السجلات غير الصالحة مع توضيح أسباب رفضها.
- تحميل البيانات إلى قاعدة بيانات SQLite.
- تصميم Star Schema باستخدام جداول Facts وDimensions.
- دعم Incremental Loading لمنع تكرار تحميل السجلات.
- إعداد استعلامات SQL لتحليل بيانات المبيعات.
- تسليم الكود المصدري وقاعدة البيانات وتقارير المعالجة.
اضافة مصدر بيانات CSV اضافي معالجة ودمج ملف CSV اضافي ضمن ال PIPLINE
5.00
|
|
اضافة تحليلات SQL متقدمة اضافة 5 استعلامات SQL تحليلة مخصصة
10.00
|
|
تقرير جودة بيانات تفصيلي اضافة تقرير تفصيلي عن السجلات الصحيحة و المرفوضة و التكرارات
5.00
|
|
توسيع قواعد التحقق و المعالجة اضافة 5 قواعد تحقق مخصصة حسب طبيعة بيانات العميل
10.00
|
اضافة مصدر بيانات CSV اضافي معالجة ودمج ملف CSV اضافي ضمن ال PIPLINE
5.00
|
|
اضافة تحليلات SQL متقدمة اضافة 5 استعلامات SQL تحليلة مخصصة
10.00
|
|
تقرير جودة بيانات تفصيلي اضافة تقرير تفصيلي عن السجلات الصحيحة و المرفوضة و التكرارات
5.00
|
|
توسيع قواعد التحقق و المعالجة اضافة 5 قواعد تحقق مخصصة حسب طبيعة بيانات العميل
10.00
|