1. فهم البيانات:
استعراض البيانات:
استخدم df.head() وdf.info() وdf.describe() لاستعراض البيانات وفهم بنية الأعمدة وأنواعها وأشكال القيم الموجودة.
فهم المتغيرات:
تحديد المتغيرات الرئيسية، مثل العمر، الجنس، الحالة الصحية، تاريخ الدخول، الأطباء، مزود التأمين، التكلفة، وغيرها من الأعمدة.
2. تنظيف البيانات:
التعامل مع القيم المفقودة:
استخدم طرقًا مثل حذف الصفوف التي تحتوي على العديد من القيم المفقودة أو تعويض القيم المفقودة بمتوسط أو قيمة شائعة (df.fillna() أو df.dropna()).
التعامل مع القيم الشاذة (Outliers):
استخدم الرسوم البيانية مثل boxplot لاكتشاف القيم الشاذة التي قد تؤثر على التحليل.
التعامل مع القيم المكررة:
استخدم df.duplicated().sum() لاكتشاف القيم المكررة في البيانات، وقم بإزالتها باستخدام df.drop_duplicates().
3. استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA):

يشترط ارسال البيانات و الا يتجاوز حجم البيانات 10 KB و عدد الاعمدة لا يتجاوز 10 اعمدة و عدد الصفوف عن 10 الاف صف .
1. فهم البيانات: استعراض البيانات: استخدم df.head() وdf.info() وdf.describe() لاستعراض البيانات وفهم بنية الأعمدة وأنواعها وأشكال القيم الموجودة. فهم المتغيرات: تحديد المتغيرات الرئيسية، مثل العمر، الجنس، الحالة الصحية، تاريخ الدخول، الأطباء، مزود التأمين، التكلفة، وغيرها من الأعمدة. 2. تنظيف ال
بطاقة الخدمة

تطويرات متوفرة لهذه الخدمة

زيادة 10 اعمدة اضافية

مقابل 5.00$ إضافية على سعر الخدمة. سيزيد مدة التنفيذ يومين إضافيين.

استخدام النماذج التنبؤية : إذا كنت ترغب في بناء نموذج للتنبؤ بنتيجة اكبر من 85%

مقابل 20.00$ إضافية على سعر الخدمة. سيزيد مدة التنفيذ يومين إضافيين.

اشتري الخدمة

مرات الطلب
المبلغ 10$

شارك الخدمة

بطاقة الخدمة

شارك الخدمة