ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟
تحليل بياناتك باستخدام Python داخل بيئة Jupyter Notebook.
استخدام مكتبات متقدمة مثل:
Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-learn
تنظيف البيانات:
معالجة القيم المفقودة، حذف القيم المكررة، وتحسين جودة البيانات قبل التحليل.
إنشاء رسوم بيانية تفاعلية واحترافية مثل:
Pie Chart
Histogram
Box Plot
Scatter Plot
Correlation Heatmap
تحليل إحصائي متكامل لتوضيح العلاقات بين المتغيرات واستخلاص أهم المؤشرات.
تفاصيل الخدمة الأساسية:
عدد الصفوف: حتى 2000 صف
عدد الأعمدة: حتى 10 عمود
إمكانية إضافة رسوم بيانية وتفاصيل إضافية في الباقات الأعلى

ملف بيانات بصيغة CSV أو Excel بعد تنظيفه وتجهيزه بشكل احترافي.
إزالة البيانات المكررة (Duplicates).
معالجة القيم المفقودة وتنظيم البيانات.
ترتيب وتنسيق الأعمدة والصفوف لسهولة الاستخدام والتحليل.
تقرير مفصل يوضح جميع الخطوات التي تم تنفيذها داخل الخدمة، مثل:
تنظيف البيانات.
إزالة التكرار.
معالجة الأخطاء والقيم الناقصة.
تجهيز البيانات للتحليل أو الاستخدام في مشاريع Machine Learning وData Analysis.