تحليل بيانات المستشفيات وتنظيف البيانات باستخدام Python | EDA & Data Cleaning

في المشروع ده اشتغلت على تحليل بيانات مستشفيات باستخدام Python بهدف فهم البيانات بشكل أعمق واستخراج معلومات تساعد في تحسين جودة البيانات ودعم اتخاذ القرار. بدأت باستكشاف البيانات وفهم طبيعتها من خلال Exploratory Data Analysis (EDA)، وبعدها قمت بتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات والتأكد من جاهزيتها للتحليل. كما قمت باكتشاف القيم الشاذة (Outliers) وتحليل تأثيرها على النتائج، بالإضافة إلى تطبيق بعض التحويلات الإحصائية مثل Log Transformation لتحسين توزيع البيانات. اعتمد المشروع على تحليل بيانات المرضى والمستشفيات والأقسام المختلفة، مع دراسة المتغيرات الرقمية والفئوية واكتشاف العلاقات والأنماط الموجودة داخل البيانات. كما قمت بإنشاء مجموعة من الرسوم البيانية والتصورات التفاعلية التي ساعدت في عرض النتائج بشكل واضح وسهل الفهم. المهارات التي طبقتها خلال المشروع: تنظيف البيانات، التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، معالجة القيم المفقودة، اكتشاف القيم الشاذة، تحليل البيانات الإحصائي، Data Visualization، وتجهيز البيانات لمشاريع Machine Learning. الأدوات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn. من خلال التحليل تمكنت من تحسين جودة البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات المهمة داخلها، بالإضافة إلى تجهيز Dataset نظيفة ومنظمة يمكن الاعتماد عليها في التحليلات المتقدمة ونماذج التعلم الآلي مستقبلًا.