هل تمتلك بيانات كثيرة ولكن لا تعرف من أين تبدأ؟
هل تريد معرفة أسباب انخفاض المبيعات، فهم سلوك العملاء، اكتشاف الأنماط المخفية، أو اتخاذ قرارات مبنية على البيانات بدلاً من التخمين؟
أقدم خدمة تحليل البيانات باستخدام Python وتقنيات Exploratory Data Analysis (EDA) لتحويل البيانات الخام إلى رؤى واضحة وتقارير احترافية تساعدك على فهم بياناتك واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
تشمل الخدمة الأساسية:
✔ تحليل Dataset واحدة تحتوى على 3000 صف
✔ تنظيف البيانات (Data Cleaning)
✔ معالجة القيم المفقودة والتكرارات
✔ تحليل المتغيرات والبيانات الإحصائية
✔ إنشاء 5 رسوم بيانية توضيحية
✔ استخراج أهم الملاحظات والرؤى من البيانات
✔ تسليم Notebook منظم ومشروح
- تحليل المبيعات (Sales Analytics)
- تحليل العملاء (Customer Analytics)
- تحليل التسويق (Marketing Analytics)
- تحليل المخزون (Inventory Analysis)
- تحليل الموارد البشرية (HR Analytics)
- تحليل البيانات المالية (Financial Analytics)
- تحليل الصيدليات والقطاع الطبي
- تحليل المتاجر الإلكترونية (E-Commerce Analytics)
- تحليل أداء الشركات ومؤشرات الأداء KPIs
- تحليل احترافي مبني على أساليب علم البيانات
- التركيز على استخراج Insights قابلة للتنفيذ
- كود منظم وسهل الفهم
- دقة عالية في تنظيف وتحليل البيانات
- الالتزام بالمواعيد وجودة التسليم
إذا كنت ترغب في فهم بياناتك بشكل أعمق واكتشاف الفرص والمشكلات المخفية داخلها، تواصل معي الآن وسأساعدك على تحويل البيانات إلى قرارات ونتائج حقيقية.
- ملف Jupyter Notebook أو Python Script
- البيانات بعد التنظيف والمعالجة
- الرسوم البيانية المستخدمة في التحليل
- تقرير مختصر بأهم النتائج والرؤى
- توصيات عملية مبنية على البيانات
• Python
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-Learn
تحليل ملفين يحتوى كل واحد على 3000 صف
15.00
|
|
شرح كود العمل
20.00
|
تحليل ملفين يحتوى كل واحد على 3000 صف
15.00
|
|
شرح كود العمل
20.00
|