عندك ملف بيانات ومش فاهم إيه اللي جواه؟
أنا هساعدك تفهم أرقامك وتعرف أهم الأنماط والعلاقات الموجودة فيها، باستخدام Python وبشكل واضح وبسيط.
اللي هعمله لك:
• فحص بياناتك والتعرف على محتواها
• حساب الإحصاءات الوصفية
• دراسة توزيع القيم والعلاقات بين الأعمدة
• عمل 4-5 رسوم بيانية مناسبة لبياناتك
• كتابة ملخص بسيط بأهم النتائج، (يمكنك طلب تقرير اعمل بأهم نتايج التحليل والinsights)
اللي هتستلمه:
• ملف Jupyter Notebook فيه الكود والنتائج
• الرسوم البيانية بصيغة PNG
الخدمة:
ملف واحد (CSV أو Excel) حتى 5,000 صف
تحليل استكشافي أساسي (Basic EDA)
اللي محتاجه منك:
•ملف بيانات واضح
•وصف مختصر للأعمدة (إن أمكن)
•هدفك من التحليل
مش داخل في الخدمة الأساسية:
التنظيف العميق للبيانات
نماذج التنبؤ وتعلم الآلة
الملفات الأكبر من 5,000 صف
(يمكن الاتفاق اذا اردت)
الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter
عدد التعديلات: تعديل واحد
ابعت لي ملفك الآن، وخليني أساعدك تفهم بياناتك.
مش بستخدم نفس خطوات التحليل لكل الملفات؛ بختار الأساليب المناسبة حسب نوع البيانات والهدف منها.
مش هكتفي بعرض الإحصاءات، لكن هساعدك تلاحظ الأنماط والاتجاهات والعلاقات المهمة الموجودة في بياناتك.
بختار الرسوم البيانية المناسبة لتوضيح النتائج وتسهيل فهم البيانات بدلًا من استخدام رسومات عشوائية.
تنفيذ التحليل باستخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn.
تنظيم خطوات التحليل داخل Jupyter Notebook، بحيث يكون الكود واضحًا ويمكن الرجوع إليه وتعديله لاحقًا.
ملخص مختصر يتضمن أهم الإحصاءات والملاحظات والنتائج التي تم اكتشافها أثناء التحليل.
4-5 رسومات بيانية لطبيعة البيانات، لتوضيح التوزيعات والأنماط والنتائج بصورة مرئية.
ملف يحتوي على كود Python المستخدم في تنفيذ التحليل، مع تنظيم خطوات العمل لتسهيل مراجعتها وإعادة استخدامها.
تقرير بصيغة PDF بنتائج التحليل وأهم الInsights
10.00
|
|
تحليل وتنظيف حتى 15000 صف
5.00
|
تقرير بصيغة PDF بنتائج التحليل وأهم الInsights
10.00
|
|
تحليل وتنظيف حتى 15000 صف
5.00
|