أساعدك على تحويل الأرقام المبعثرة إلى رسومات واضحة وتحليل بسيط يوضح لك الاتجاهات، المشاكل، والفرص داخل بياناتك باستخدام Python و ان تاخد قرارات مبنية على أرقام واضحة ورسومات مباشرة.
ماذا سافعل ؟
فحص البيانات (Data Overview)
قراءة البيانات من ملفات CSV / Excel
معرفة حجم الداتا وعدد الأعمدة
تحديد نوع كل عمود (رقمي / نصي / تصنيفي)
اكتشاف القيم المفقودة والتكرار
حساب:
Mean
Median
Standard Deviation
Min / Max
تحليل توزيع البيانات
ملاحظات على القيم غير المنطقية
Visualization (رسومات توضيحية)
Bar Charts لعرض الفئات
Histograms لفهم التوزيع
Boxplots لاكتشاف القيم الشاذة (Outliers)
رسومات واضحة وسهلة الفهم ومناسبة للتقارير
النتيجة التي ستحصل عليها:
Jupyter Notebook منظم يوضح الرسومات والتحليلات
ملخص نصّي بالنتائج والملاحظات
عدد الشيتات: 1-3 sheets
عدد الصفوف لكل sheet: حتى 10,000 row
الأدوات المستخدمة
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib / Seaborn
تنظيف البيانات (القيم المفقودة / الشاذة)
معالجة البيانات (Encoding / Scaling)
تحليل بيانات شامل (EDA)
بيانات نظيفة (CSV)
عدد صفوف 20000
10.00
|
|
عدد صفوف 50000
15.00
|
|
تسليم كود python المستخدم
5.00
|
عدد صفوف 20000
10.00
|
|
عدد صفوف 50000
15.00
|
|
تسليم كود python المستخدم
5.00
|