هل لديك بيانات وتريد فهمها واستخراج معلومات مفيدة منها؟
أقدم لك خدمة تحليل البيانات الاستكشافية (Exploratory Data Analysis - EDA) باستخدام لغة Python على بيئة Jupyter Notebook، بهدف تحويل البيانات الخام إلى معلومات واضحة تساعدك على فهم الأنماط والاتجاهات داخل بياناتك واتخاذ قرارات أفضل.
في هذه الخدمة سأقوم بـ:
تنظيف البيانات ومعالجتها (التعامل مع القيم المفقودة والأخطاء). --> خدمة مطورة
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات داخل البيانات.
إنشاء مخططات ورسوم بيانية توضح أهم النتائج بطريقة سهلة الفهم.
تنظيم البيانات وتجهيزها لتكون جاهزة لأي تحليل متقدم لاحقًا.
حجم العمل في الخدمة الأساسية
مقابل سعر الخدمة الأساسية ستحصل على:
تحليل ملف بيانات واحد
حتى 5000 صف
عدد الأعمدة حسب الملف
الأدوات المستخدمة:
Python, Jupyter Notebook
مكتبات تحليل البيانات مثل:
Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
سيتم تقديم التحليل بطريقة منظمة وواضحة تساعدك على فهم بياناتك بسهولة والاستفادة منها بشكل عملي.
اكتشاف الأنماط والعلاقات داخل البيانات لفهمها بشكل أعمق.
إنشاء مخططات تساعد على توضيح النتائج بصريًا وسهلة الفهم.
العمل باستخدام Python و Jupyter Notebook مع أشهر مكتبات تحليل البيانات.
تسليم التحليل بشكل مرتب ومنسق ليسهل عليك فهم النتائج واستخدامها.
يحتوي على جميع خطوات تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) مكتوبة ومنظمة مع الكود والشرح.
نسخة من البيانات بعد تنظيفها ومعالجتها لتكون جاهزة للاستخدام أو التحليل المتقدم.
مخططات ومرئيات تساعد على فهم الأنماط والاتجاهات داخل البيانات بسهولة.
" تنظيف البيانات وتنظيمها لملف حتى 5000 صف "معالجة القيم المفقودة ليصبح الملف جاهز للتحليل
10.00
|
|
تحليل ملف بيانات آخر بنفس الحجم (5000 صف)
10.00
|
|
عرض نتائج التحليل فى (PowerPoint) من 8 - 12 يشمل نتائج التحليل
10.00
|
|
إنشاء نموذج Machine Learning بعد التحليل(Regression | Classification)مع تدريب وتقييم الموديل
25.00
|
" تنظيف البيانات وتنظيمها لملف حتى 5000 صف "معالجة القيم المفقودة ليصبح الملف جاهز للتحليل
10.00
|
|
تحليل ملف بيانات آخر بنفس الحجم (5000 صف)
10.00
|
|
عرض نتائج التحليل فى (PowerPoint) من 8 - 12 يشمل نتائج التحليل
10.00
|
|
إنشاء نموذج Machine Learning بعد التحليل(Regression | Classification)مع تدريب وتقييم الموديل
25.00
|