هل لديك ملف بيانات وتريد فهمه واستخراج معلومات مفيدة منه؟
أقدم خدمة تحليل البيانات باستخدام Python وPandas، وتشمل:
- تحليل ملف واحد بصيغة CSV أو Excel، حتى 10,000 صف.
- فحص الأعمدة وأنواع البيانات.
- معالجة أساسية للقيم المفقودة والتكرارات عند الحاجة.
- إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).
- استخراج الإحصاءات والمؤشرات الأساسية.
- إنشاء ما يصل إلى 3 رسوم بيانية باستخدام Matplotlib.
- توضيح أهم النتائج والملاحظات.
يتم تنفيذ العمل داخل Jupyter Notebook منظم، وتسليم الملف بصيغة IPYNB متضمنًا الأكواد والنتائج والرسوم البيانية.
لا تشمل الخدمة دمج عدة ملفات، أو إنشاء Dashboards، أو بناء نماذج Machine Learning، أو التحليلات المتقدمة.
فحص بنية البيانات وأنواع الأعمدة، ومعالجة أساسية للقيم المفقودة والتكرارات عند الحاجة لتجهيز البيانات للتحليل.
استخراج الإحصاءات والمؤشرات الأساسية، واستكشاف الأنماط والاتجاهات والعلاقات الأولية داخل البيانات.
إنشاء ما يصل إلى 3 رسوم بيانية مناسبة باستخدام Matplotlib لتوضيح البيانات وعرض أهم النتائج بصريًا.
تنفيذ التحليل داخل Jupyter Notebook منظم، بحيث تكون الأكواد والخطوات والنتائج واضحة وقابلة للمراجعة.
ملف Jupyter Notebook بصيغة (.ipynb) يحتوي على أكواد Python المستخدمة، وخطوات تنظيف وتجهيز البيانات، ونتائج التحليل الاستكشافي والإحصاءات الأساسية، والرسوم البيانية، مع ملخص لأهم النتائج والملاحظات المستخرجة.
اضافة 3 رسوم بيانية اضافية بجانب الرسومات الأساسية
5.00
|
|
تحليل ملف بيانات اضافي بحد أقصي 10,000 صف
5.00
|
|
زيادة الحد الأقصي الملف الأساسي الي 20,000 صف مع الحفاظ علي نطاق الخدمة الأساسية
5.00
|
اضافة 3 رسوم بيانية اضافية بجانب الرسومات الأساسية
5.00
|
|
تحليل ملف بيانات اضافي بحد أقصي 10,000 صف
5.00
|
|
زيادة الحد الأقصي الملف الأساسي الي 20,000 صف مع الحفاظ علي نطاق الخدمة الأساسية
5.00
|