تحليل استكشافي شامل لبيانات أمراض القلب (Heart Disease EDA)

نبذة عن المشروع إجراء تحليل استكشافي دقيق (EDA) لمجموعة بيانات ضخمة تحتوي على 16,859 سجلاً تتعلق بصحة القلب. يهدف المشروع إلى تنظيف البيانات ومعالجتها لفهم العوامل المؤثرة على أمراض القلب، مثل مؤشر كتلة الجسم (BMI)، والتدخين، والصحة البدنية والعقلية، بالإضافة إلى دراسة التوزيعات وتأثير كل عامل على الفئة المستهدفة (Heart Disease). المهام المنجزة - قراءة ومعاينة مجموعة بيانات معقدة تحتوي على 18 متغيراً مختلفاً باستخدام مكتبة - فحص الهيكل العام للبيانات (Data Profiling)، للتحقق من أنواع المتغيرات (عددية وفئوية) وحجم البيانات الإجمالي - تحديد ومعالجة القيم المفقودة (Missing Values) في عدة أعمدة هامة مثل مؤشر كتلة الجسم (BMI)، ومدة النوم (SleepTime)، وصعوبة المشي (DiffWalking)، وسرطان الجلد (SkinCancer) لضمان جودة التحليل. - استخراج إحصائيات وصفية شاملة (Descriptive Statistics) للمتغيرات الرقمية لفهم توزيع البيانات ومتوسطاتها (على سبيل المثال، تحليل متوسطات مؤشر كتلة الجسم وأوقات النوم). - إنشاء تصورات بصرية متقدمة (Data Visualizations) باستخدام matplotlib و seaborn، مثل المدرجات التكرارية (Histograms) لتحليل توزيع مؤشر كتلة الجسم، والمخططات الصندوقية (Boxplots) لتمثيل الفروق بين المرضى وغير المرضى بالنسبة لعوامل مختلفة كالصحة البدنية والعقلية.