معالجة وتنظيف وتحليل البيانات EDA data analysis

1. اكتشاف البيانات ومعالجتها (Data Acquisition and Preprocessing) وتشمل :
- تحميل مجموعة البيانات
- استكشاف مجموعة البيانات لفهم بنيتها وميزاتها.
- التعامل مع القيم المفقودة وإجراء تنظيف البيانات عند الضرورة.

2. تصور البيانات (Data visualization (matplotlib - seaborn - plotly))

3. تحليل البيانات (Data Analysis)
- قم بتجميع البيانات حسب فئات مختلفة واحسب الإحصائيات المجمعة.
- حدد الاتجاهات بمرور الوقت .
4
. إعداد التقارير (Reporting) :
- إعداد تقرير شامل يوضح بالتفصيل النتائج التي توصل إليها التحليل.
- تضمين الرسوم التوضيحية مع تفسيرات واضحة.
- مناقشة الأفكار المستمدة من البيانات وأي قيود أو تحديات واجهتها أثناء التحليل.

مميزات الخدمة:
1- استخدام مكتبات مثل Pandas, dask
2- اظهار البيانات باستخدام seaborn, matplot.
3-عمل 7 رسومات توضيحية للبيانات

1. اكتشاف البيانات ومعالجتها (Data Acquisition and Preprocessing) وتشمل : - تحميل مجموعة البيانات - استكشاف مجموعة البيانات لفهم بنيتها وميزاتها. - التعامل مع القيم المفقودة وإجراء تنظيف البيانات عند الضرورة. 2. تصور البيانات (Data visualization (matplotlib - seaborn - plo

... 1. اكتشاف البيانات ومعالجتها (Data Acquisition and Preprocessing) وتشمل :
- تحميل مجموعة البيانات
- استكشاف مجموعة البيانات لفهم بنيتها وميزاتها.
- التعامل مع القيم المفقودة وإجراء تنظيف البيانات عند الضرورة.

2. تصور البيانات (Data visualization (matplotlib - seaborn - plotly))

3. تحليل البيانات (Data Analysis)
- قم بتجميع البيانات حسب فئات مختلفة واحسب الإحصائيات المجمعة.
- حدد الاتجاهات بمرور الوقت .
4
. إعداد التقارير (Reporting) :
- إعداد تقرير شامل يوضح بالتفصيل النتائج التي توصل إليها التحليل.
- تضمين الرسوم التوضيحية مع تفسيرات واضحة.
- مناقشة الأفكار المستمدة من البيانات وأي قيود أو تحديات واجهتها أثناء التحليل.

مميزات الخدمة:
1- استخدام مكتبات مثل Pandas, dask
2- اظهار البيانات باستخدام seaborn, matplot.
3-عمل 7 رسومات توضيحية للبيانات عرض المزيد