معالجة القيم المفقودة (Missing Values)، إزالة التكرارات، وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة التحليل بنسبة 100% وبناء أساس قوي للبيانات

دراسة التوزيعات الإحصائية للبيانات بعمق، واكتشاف الأنماط والارتباطات الخفية بين المتغيرات لفهم سلوك البيانات بشكل كامل.

كتابة أكواد Python نظيفة، منظمة، وموثقة جيداً، تعكس أفضل الممارسات المتبعة في هندسة البيانات.

نسخة من بياناتك (بصيغة CSV أو Excel) بعد الانتهاء من تنظيفها وتجهيزها بالكامل، لتكون خالية من أي أخطاء ومستعدة لأي استخدام مستقبلي.

ملف PDF مختصر يلخص أهم الاستنتاجات والأنماط المستخرجة من البيانات، مدعوماً بـ 3 رسوم بيانية (Charts) احترافية تسهل فهم النتائج.

تسليم ملف (Jupyter Notebook) يحتوي على كافة الأكواد التي تم استخدامها في عملية التنظيف والتحليل، لضمان الشفافية وإمكانية إعادة الاستخدام.