تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) هو خطوة أساسية لفهم بياناتك بعمق، حيث يساعد في اكتشاف الأنماط، الاتجاهات، العلاقات، والقيم الشاذة داخل البيانات قبل تطبيق التحليلات المتقدمة أو نماذج التعلم الآلي. سأقوم بتحليل استكشافي شامل باستخدام أدوات مثل Python (Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib) وExcel لمساعدتك على تحويل بياناتك إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
معالجة القيم المفقودة.
الغير كاملة أو الغير صحيحة
استخراج الإحصائيات الأساسية مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري.
استخدام مصفوفة الارتباط (Correlation Matrix) لفهم العلاقة بين المتغيرات الرقمية
باستخدام بايثون
تحديد القيم غير الطبيعية التي قد تؤثر على دقة التحليل
لضمان دقة التحليل وصحة النتائج.
يشمل الإحصاءات الأساسية، الأنماط المكتشفة، والعلاقات بين المتغيرات.
مخططات ورسوم بيانية تسهل فهم النتائج
بعد تنظيف البيانات ومعالجتها لتكون جاهزة للتحليل المتقدم أو النمذجة
إذا كنت بحاجة إلى الكود البرمجي المستخدم في Python أو R لإعادة استخدامه مستقبلاً
