التحليل الاستكشافي لبيانات مرض السكري (EDA)

تم تنفيذ تحليل استكشافي لبيانات مرض السكري باستخدام لغة Python ومكتبات Pandas وSeaborn وMatplotlib، حيث تم تحميل البيانات واستعراض خصائصها للتعرف على المتغيرات المتاحة. بعد ذلك تم اختيار بعض المتغيرات الصحية المهمة مثل مؤشر كتلة الجسم (BMI)، ومستوى السكر التراكمي (HbA1c)، ومستوى الجلوكوز في الدم (Blood Glucose Level)، وتحليل علاقتها بالإصابة بمرض السكري. كما تم إنشاء مخططات Boxplot لمقارنة توزيع هذه المتغيرات بين الأشخاص المصابين وغير المصابين بالسكري، مما ساعد على تحديد الفروق بين المجموعتين واكتشاف القيم الشاذة. وأظهرت النتائج أن مستويات HbA1c والجلوكوز في الدم تكون أعلى لدى المصابين بالسكري، مع وجود تأثير ملحوظ لمؤشر كتلة الجسم، مما يوفر فهماً أفضل للعوامل المرتبطة بالمرض ويمهد لاستخدام البيانات في بناء نماذج تنبؤية مستقبلية.