أساعدك تحول بياناتك الخام إلى بيانات نظيفة ومنظمة باستخدام Python وPandas، بمنهجية علمية صحيحة تحافظ على دقة بياناتك.
نطاق الخدمة الأساسية: ملف واحد بصيغة CSV أو Excel، حتى 1000 صف و20 عمود (بحجم لا يتجاوز 5 ميجابايت)، ويشمل:
فحص جودة البيانات (قيم مفقودة، صفوف مكررة، أخطاء في الإدخال)
معالجة القيم المفقودة والمكررة
اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) ومعالجتها بالطريقة المناسبة لطبيعة كل عمود
توحيد أنواع البيانات (تواريخ، أرقام، نصوص)
أي بيانات أكبر من الحد المذكور، أو أي خطوة بعد التنظيف (تحليل، هندسة ميزات، تجهيز للنموذج)، موضّحة كتطويرات منفصلة أسفل الصفحة.
كود Python نظيف وقابل لإعادة التشغيل على بياناتك بالكامل، وليس نتائج جاهزة فقط
منهجية صحيحة تمنع الأخطاء الشائعة (مثل حذف بيانات مفيدة عن طريق الخطأ أو التعامل الخاطئ مع القيم الشاذة)
إمكانية شرح أي خطوة تمت على بياناتك عبر رسالة مباشرة
تسليم في الوقت المتفق عليه، مع تحديث فوري لو ظهرت مشكلة في الملف المرسل
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يوثّق كل خطوة تمت على بياناتك بالترتيب
نسخة من بياناتك بعد التنظيف بصيغة CSV
ملاحظة نصية مختصرة توضح أهم المشاكل اللي كانت موجودة في الملف الأصلي وإزاي اتعالجت
معالجة 100 صف اضافي (ضمن حد ال 20 عمود الأساسي)
5.00
|
|
معالجة 5 اعمده اضافيه (لعدد صفوف لا يتجاوز 1000 صف)
5.00
|
|
انشاء 4 رسم بياني تفاعلي وتحليلي للتوزيعات والعلاقات بين المتغيرات
5.00
|
|
تجهيز الهندسة والترميز ل 5 متغيرات لتهيئة البيانات للموديل مباشرة
10.00
|
معالجة 100 صف اضافي (ضمن حد ال 20 عمود الأساسي)
5.00
|
|
معالجة 5 اعمده اضافيه (لعدد صفوف لا يتجاوز 1000 صف)
5.00
|
|
انشاء 4 رسم بياني تفاعلي وتحليلي للتوزيعات والعلاقات بين المتغيرات
5.00
|
|
تجهيز الهندسة والترميز ل 5 متغيرات لتهيئة البيانات للموديل مباشرة
10.00
|