تنظيف و تحليل بيانات باستخدام python

لا تبدأ قيمة البيانات من الرسوم البيانية، بل تبدأ من جودة البيانات نفسها. في هذا المشروع، قمت بتنفيذ عملية معالجة وتحليل بيانات متكاملة باستخدام لغة Python، لضمان استخراج معلومات دقيقة وموثوقة يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ القرارات. الخطوات التقنية التي تم تنفيذها في المشروع: - تنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، إزالة البيانات المكررة، وتصحيح أنواع البيانات لضمان سلامة التحليل. - معالجة القيم الشاذة (Outliers): اكتشاف القيم غير المنطقية ومعالجتها إحصائياً لضمان عدم تأثر النتائج النهائية. - التحليل الاستكشافي (EDA): استخراج الإحصائيات الوصفية، وفهم الارتباطات (Correlations) بين المتغيرات المختلفة. - هندسة الميزات (Feature Engineering): إنشاء متغيرات جديدة من البيانات الموجودة لزيادة عمق التحليل وفهم الأنماط المخفية. - تصور البيانات (Data Visualization): بناء رسوم بيانية تفاعلية وواضحة باستخدام مكتبات (Matplotlib & Seaborn) لتلخيص النتائج بشكل بصري مبسط. الأدوات والمكتبات المستخدمة: - Pandas & NumPy: للمعالجة الرقمية وهيكلة البيانات. - Matplotlib & Seaborn: للتمثيل البصري. - Jupyter Notebook: لتوثيق خطوات العمل والكود بشكل منظم. حجم العمل: الف صف و 8 عمود. ما الذي ستستلمه: ملف بيانات نظيف وخالي من الأخطاء (Excel أو CSV). إزالة القيم المكررة وتصحيح البيانات غير الدقيقة. معالجة القيم الناقصة بطريقة مناسبة. تنظيم وترتيب البيانات بشكل واضح وسهل الاستخدام. ملف تحليل يحتوي على أهم الإحصائيات والمؤشرات. تقرير مبسط يوضح نتائج التحليل بشكل مفهوم. هذا المشروع يثبت القدرة على تحويل مجموعات البيانات المعقدة والمبعثرة إلى تقارير مفهومة ومركزة.