معالجة القيم المفقودة والمكررة وتصحيح التنسيقات.

عرض إحصاءات ووصف متكامل لكل عمود في البيانات.

باستخدام مكتبات احترافية مثل Matplotlib و Seaborn و Plotly.

كود التحليل داخل Notebook (Jupyter أو Google Colab) مع شرح للخطوات والنتائج.

حسب نوع البيانات (مالية – طبية – تسويقية – أكاديمية – إلخ).

لضمان سهولة الفهم واتخاذ القرار.

لأي استفسار أو تعديل بسيط.

ملف Jupyter أو Google Colab يحتوي على الكود الكامل لعملية تنظيف وتحليل البيانات بشكل واضح ومنظم، مع تقسيم الخلايا بين التحليل البرمجي، الرسوم البيانية، والنتائج التوضيحية، ليسهل تتبعه أو تعديله لاحقًا.

تشمل إزالة القيم المكررة والفارغة، تصحيح أنواع البيانات، معالجة القيم المفقودة والشاذة، وتوحيد تنسيقات الأعمدة. هذه الخطوة تضمن أن تكون البيانات جاهزة لأي تحليل أو نمذجة لاحقة.

- تحليل شامل للبيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات. يتضمن:
- إحصاءات وصفية لكل عمود (Mean, Median, Std, Min, Max)
- التوزيعات لكل المتغيرات (Histogram & KDE)
- مقارنة المتغيرات النوعية (Count plots, Bar charts)

عرض البيانات بصريًا لتسهيل فهم العلاقات والاتجاهات، مثل:
- Bar Charts: مقارنة الفئات المختلفة.
- Pie Chats: عرض النسب المئوية لكل فئة.
- Heatmaps: لفحص الترابط بين المتغيرات.
- Correlation Plots: لرؤية قوة العلاقة بين المتغيرات الرقمية.

تلخيص أهم الملاحظات التي تم الوصول إليها من التحليل والرسوم البيانية، مع توضيح الأنماط المميزة، المتغيرات المؤثرة، وأي سلوك غير متوقع في البيانات.

حفظ نسخة منظمة من البيانات بعد تنظيفها بصيغ CSV أو Excel لاستخدامها لاحقًا في النمذجة أو التحليل الإضافي، مع الحفاظ على النسخ الأصلية للرجوع إليها إذا لزم الأمر.