لديك ملف بيانات وتريد معرفة ما تقوله الأرقام؟ أحلله باستخدام Python وPandas، وأنظف البيانات وأعرض النتائج برسوم واضحة.
تشمل الباقة الأساسية: ملف CSV أو Excel واحد حتى 10,000 صف و15 عمودًا، مع معالجة التكرارات والقيم المفقودة وأنواع البيانات، والإجابة عن 4 أسئلة تحليلية باستخدام 6 رسوم.
خلال 3 أيام تستلم ملفًا منظفًا، ودفتر Jupyter قابلًا لإعادة التشغيل، وست رسوم PNG، وتقرير PDF من 5 صفحات يشمل المنهج والنتائج والقيود. نتفق على الأسئلة وقواعد التنظيف قبل البدء، وتشمل الباقة حتى 15 ملاحظة تعديل ضمن النطاق نفسه.
أستخدم في المعرض نماذج حقيقية من تحليلاتي ومشروعي بواجهة Streamlit. النتائج وصفية واستكشافية؛ تدريب نموذج تعلم آلة أو بناء تطبيق تفاعلي خارج هذه الباقة.
أوضح ما تغير أثناء التنظيف وأختار الرسم المناسب لكل سؤال. أرفق كودًا منظمًا وشرحًا للخطوات، وأفصل النتائج التي تدعمها البيانات عن الافتراضات.
أحدد معك الأسئلة التحليلية الأربعة وقواعد التنظيف، وأوضح أي نقص أو تعارض في البيانات قد يؤثر في النتيجة قبل التنفيذ.
أراجع حتى 15 ملاحظة على التنظيف والرسوم والشرح ضمن الملف والأسئلة الأربعة المتفق عليها، دون تكلفة إضافية.
أطلعك على التقدم وأناقش أي عائق مبكرًا. إذا ظهر ظرف عاجل، نبحث إمكانية تقديم جزء مكتمل أولًا أو إعادة ترتيب الأولويات حسب حجم العمل.
لا أتركك مع رسوم فقط؛ أرفق ملفًا منظفًا وكودًا قابلًا لإعادة التشغيل وملخصًا يشرح ما تعنيه النتائج وحدودها.
ملف CSV منظف، ودفتر Jupyter بصيغة IPYNB قابل لإعادة التشغيل، وست رسوم PNG، وتقرير PDF من 5 صفحات يجيب عن الأسئلة الأربعة ويشرح المنهج والقيود.
تحليل 10,000 صف إضافي من الملف نفسه وبنفس الأعمدة
5.00
|
|
دمج ملف ثانٍ بالبنية نفسها حتى 10,000 صف في التحليل
5.00
|
|
تحليل 50,000 صف إضافي من الملف نفسه وبالأعمدة نفسها
10.00
|
تحليل 10,000 صف إضافي من الملف نفسه وبنفس الأعمدة
5.00
|
|
دمج ملف ثانٍ بالبنية نفسها حتى 10,000 صف في التحليل
5.00
|
|
تحليل 50,000 صف إضافي من الملف نفسه وبالأعمدة نفسها
10.00
|