تحليل و معالجة البيانات لتكون جاهزة لنماذج الذكاء الاصطناعي

تضمن الملف تنفيذ استراتيجية هندسة بيانات متكاملة لرفع كفاءة النماذج التنبؤية عبر مراحل تقنية دقيقة. بدأت بـ معالجة النزاهة الهيكلية بتحديد القيم المفقودة ومعالجتها إحصائياً لضمان استمرارية المصفوفات، تبعها تنميط البيانات (Normalization) لتوحيد النطاقات العددية ومنع الانحياز للمتغيرات ذات القيم الكبيرة. كما نُفذ التحويل النوعي (Encoding) لتحويل النصوص إلى قيم رقمية تتوافق مع العمليات الجبرية، مع تصفية الميزات لتقليل التعقيد الحسابي. علاوة على ذلك، دُمج نظام استكشاف بصري (Visual Analytics) للرقابة قبل النمذجة؛ حيث استُخدمت المخططات لتحليل التوزيعات والكشف عن القيم المتطرفة (Outliers). شمل ذلك بناء مصفوفات الارتباط لتحديد العلاقات البينية بصرياً، مما دعم اتخاذ قرارات دقيقة بشأن اختيار الميزات. لم تكن هذه الرسوم للعرض فقط، بل وسيلة تقنية لضمان تجانس البيانات وفهم الأنماط الكامنة، مما يضمن عمل النموذج على بيانات مفهومة إحصائياً ومصححة بصرياً، وهو ما ينعكس مباشرة على استقرار ودقة النتائج النهائية