أقدم خدمة تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) باستخدام Python، مع استخراج رسوم بيانية احترافية توضح شكل بياناتك، والعلاقات بين متغيراتها، والأنماط المهمة فيها، لتفهم بياناتك قبل بناء أي نموذج أو اتخاذ أي قرار.

أعتمد على مكتبات Pandas وNumPy للتحليل والمعالجة الإحصائية، وMatplotlib وSeaborn لإنتاج رسوم بيانية واضحة ومرتبة.

يتم استلام البيانات بصيغ CSV أو Excel أو JSON على أن تكون مجهزة مسبقًا Preprocessed، ويدعم المشروع بيانات 5000 صف

نظرة عامة على البيانات: عدد الصفوف والأعمدة، أنواع البيانات، والإحصاءات الوصفية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، أقل وأعلى قيمة).
تحليل المتغير الواحد (Univariate): توزيع كل عمود باستخدام Histogram وKDE وBox Plot وCount Plot.
تحليل المتغيرين (Bivariate): العلاقة بين المتغيرات باستخدام Scatter Plot وBar Plot وViolin Plot.
تحليل الارتباط (Correlation): Heatmap يوضح قوة العلاقات بين المتغيرات.
تحليل متعدد المتغيرات (Multivariate): Pair Plot وتحليل حسب الفئات.
اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) وتوضيح تأثيرها بالرسوم.
ملخص الاستنتاجات (Insights): أهم الملاحظات والأنماط التي ظهرت من البيانات بلغة بسيطة.

ملف كود Python: بصيغة Jupyter Notebook (ipynb) أو Python (py) حسب رغبتك.
الرسوم البيانية: بصيغة صور عالية الجودة (PNG) جاهزة للاستخدام في العروض والتقارير.
تقرير تحليلي مختصر: يشرح كل رسم وما يعنيه، وأهم النتائج المستخلصة.
ملخص إحصائي: جدول بالإحصاءات الوصفية لكل الأعمدة.