أهلاً بك،
إذا كان لديك مجموعة بيانات (Dataset) وتحتاج إلى تنظيفها وفهم الأنماط الكامنة بداخلها لاستخراج رؤى قيمة، فأنت في المكان الصحيح.
مقابل الخدمة الأساسية سأقدم لك الآتي لملف بيانات لا يتجاوز 1000 صف و 15 عمود:
تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Missing Values)، إزالة التكرارات، وتصحيح أنواع البيانات.
التحليل الاستكشافي (EDA): تحليل البيانات لاستخراج الأنماط والاتجاهات الأساسية.
التمثيل البصري (Data Visualization): إنشاء عدد 3 رسوم بيانية احترافية وواضحة باستخدام مكتبات (Matplotlib & Seaborn) لتلخيص النتائج.
التسليم: تقديم تقرير نهائي منظم بصيغة PDF أو كملف كود (Jupyter Notebook) يحتوي على الخطوات والنتائج.
الأدوات والمكتبات المستخدمة:
Python | Pandas | Numpy | Matplotlib | Seaborn
التعامل مع البيانات المفقودة (Null values) والمكررة، والتأكد من أن البيانات جاهزة للتحليل بنسبة 100%.
تحويل الأرقام الصماء لرسوم بيانية سهلة الفهم باستخدام Matplotlib و Seaborn.
العميل بيستلم ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منظم جداً ومشروح (Commented code) بحيث يقدر يراجعه أو يطوره مستقبلاً.
ملف منظم يحتوي على البيانات بعد معالجتها وتنظيفها بالكامل، جاهز للاستخدام المباشر في أي منصة أخرى.
كود بايثون (Jupyter Notebook) منظم ومشروح بوضوح، يتضمن خطوات استيراد البيانات، التحليل، والعمليات البرمجية المنفذة.
مجموعة من المخططات والرسوم البيانية عالية الجودة (Visualizations) التي تلخص النتائج وتسهل فهم العلاقات بين البيانات.
تصميم عدد 3 رسوم بيانيه تفاعليه باستخدام plotly
5.00
|
|
تحليل ملفات ضخمة(من 1000 وحتي 10000 صف)
10.00
|
تصميم عدد 3 رسوم بيانيه تفاعليه باستخدام plotly
5.00
|
|
تحليل ملفات ضخمة(من 1000 وحتي 10000 صف)
10.00
|