معالجة بيانات حجمها 5000 صف و 15 عمود.
المعالجة المتقدمة للبيانات (Preprocessing):
أستخدم مكتبة Pandas لتنفيذ تنظيف شامل لبياناتك. هذا يشمل التعامل الذكي مع القيم المفقودة (Missing Values)، تصحيح الأخطاء، وإعادة هيكلة البيانات.
التصور البصري الاحترافي:
بعد التجهيز، أستخدم أدوات قوية مثل Matplotlib لإنشاء رسوم بيانية عالية الجودة. لا أقدم مجرد رسوم عادية، بل تصورات بصرية (Visualizations) تحكي قصة البيانات وتكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية بوضوح تام.

تقرير تحليلي نهائي (PDF/Word):
ملخص تنفيذي (Executive Summary) للنتائج الأكثر أهمية.
شرح للمنهجية المتبعة في تنظيف وتحليل البيانات.
عرض وشرح للرؤى والتوصيات العملية المستخلصة من التحليل.
ملفات الرسوم البيانية (Images/PNG/JPG):
الرسوم البيانية النهائية عالية الجودة التي تم إنشاؤها بواسطة Matplotlib، جاهزة للاستخدام في عروضك التقديمية أو تقاريرك.
كود بايثون المصدر (Jupyter Notebook):
ملف Jupyter Notebook كامل ونظيف يحتوي على كل مراحل العمل: من استيراد البيانات، مروراً بالتنظيف والمعالجة (Preprocessing باستخدام Pandas)، وصولاً إلى التحليل والتصور. الكود يكون مُوثقاً بالتعليقات ليسهل عليكَ مراجعته وفهمه.
ملف البيانات المُعالجة (Clean Data File):
ملف البيانات بصيغة CSV أو Excel بعد الانتهاء من عملية التنظيف والتجهيز، ليكون لديكَ نسخة جاهزة ومُنظمة لاستخدامات مستقبلية.