يوجد كميات ضخمة من البيانات، لكنها تظل مجرد أرقام مبعثرة. المشكلة في وجود بيانات خاطئة أو مفقودة تؤدي لنتائج مضللة،
عدم القدرة على رؤية الأنماط (Patterns) أو العلاقات بين المتغيرات. مما يجعلك تتخذ قراراتك بناءً على التخمين بدلاً من الأرقام الأكيدة، وهذا يهدد نمو عملك وضياع الفرص.
حيث سأقوم بـ:
تنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة والمتطرفة لضمان دقة التحليل.
التحليل الإحصائي: فهم التوزيعات، المتوسطات، والارتباطات بين العناصر.
إنشاء تقارير بصرية (Data Visualization): تحويل الأرقام إلى رسوم بيانية تفاعلية وسهلة الفهم.
استخراج الرؤى (Insights): تزويدك بملخص لأهم الملاحظات التي اكتشفتها في بياناتك.
و ذلك بإستخدام مكتبات Python القوية Pandas| NumPy| Matplotlib| Seaborn
- تحليل مجموعة بيانات تصل ل 5000 صف *10 أعمدة
- 5 تمثيلات بيانية
وسيكون التسليم كالتالي:
تقرير PDF أو Word : ملف يشمل أهم الرسوم البيانية والاستنتاجات التي وصلنا إليها بلغة بسيطة وبعيدة عن التعقيد التقني.
في حالة طلب الكود :سيتم تسليم الكود بصيغة .ipynb .
ملخص تنفيذي لأهم النقاط التي تساعدك في اتخاذ قرار سريع.
أضافة 5 أعمدة أو 2000 صف
5.00
|
|
كتابة تقرير مفصل (PDF) يشمل النتائج، التوصيات، وتفسير الرسوم البيانية
5.00
|
|
بناء نموذج تعلم آلي مناسب للبيانات
20.00
|
أضافة 5 أعمدة أو 2000 صف
5.00
|
|
كتابة تقرير مفصل (PDF) يشمل النتائج، التوصيات، وتفسير الرسوم البيانية
5.00
|
|
بناء نموذج تعلم آلي مناسب للبيانات
20.00
|