مرحباً بك،
أقدم خدمة شاملة لتحليل وتنظيف البيانات باستخدام بايثون على Jupiter Notebook، مع التركيز على استخراج معلومات قيمة من البيانات.
تشمل الخدمة:
1. فهم البيانات: إجراء تحليل أولي للبيانات وتحديد أنواع البيانات والسمات الرئيسية.
2.تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة (مثل التعويض أو الحذف)، وإزالة التكرارات، وتنسيق أسماء الأعمدة لتكون واضحة ومعبرة.
3. تهيئة البيانات للتحليل: تحويل أنواع البيانات لتناسب التحليل، واستخراج الميزات الجديدة إذا لزم الأمر لتحسين النتائج.
4. التحليل الإحصائي: تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي باستخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy لاستخراج المقاييس الأساسية وفهم الترابط بين المتغيرات.
5. التمثيل البياني: إنشاء رسوم بيانية (مثل Box Plot، Histogram، وScatter Plot) باستخدام Matplotlib وSeaborn لتوضيح العلاقات والأنماط في البيانات.
حجم البيانات: 700 صف و5 أعمدة.
ستحصل على تقرير نهائي بصيغة Jupyter Notebook، مع ملفات Python المستخدمة.
اضافة البيانات الىMachine Learning Model باستخدام scikit-learn
5.00
|
اضافة البيانات الىMachine Learning Model باستخدام scikit-learn
5.00
|