تنظيف البيانات (Data Cleaning):

التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) بطرق إحصائية سليمة.
إزالة البيانات المكررة وتصحيح الأخطاء الإملائية والمنطقية.
توحيد صيغ البيانات (Dates, Categories, Strings).
تجهيز البيانات (Data Preprocessing):
دمج الملفات المختلفة (Merging) وتحويل شكل البيانات بما يناسب التحليل.
هندسة الخصائص (Feature Engineering) لاستخراج متغيرات جديدة مفيدة.

التحليل الإحصائي:

استخراج أهم المؤشرات (Mean, Median, Correlation) وفهم العلاقات بين المتغيرات.
لوحة بيانات تفاعلية (Interactive Dashboard):
تصميم رسوم بيانية احترافية توضح الاتجاهات (Trends) والتوزيعات.
استخدام مكتبات مثل (Matplotlib, Seaborn) أو Plotly لنتائج تفاعلية مبهرة.

كود نظيف ومنظم باستخدام Jupyter Notebook أو ملفات Python (.py).
دقة عالية في التعامل مع البيانات الحساسة.
تسليم ملف البيانات النهائي بصيغة (Excel أو CSV) حسب رغبتك.
شرح مبسط للنتائج والاستنتاجات التي تم الوصول إليها.

ملف البيانات النظيف: نسخة نهائية من بياناتك بصيغة (Excel أو CSV) خالية من الأخطاء، التكرار، أو القيم المفقودة، وجاهزة للاستخدام المباشر.
ملف الكود المصدري (Source Code): سأرسل لكِ ملف Jupyter Notebook (.ipynb) أو ملف Python (.py) منظم ومكتوب فيه تعليقات (Comments) تشرح كل خطوة قمتُ بها.
تقرير التحليل البصري: صور عالية الجودة (PNG/PDF) للرسوم البيانية والداشبورد التي تم تصميمها لتوضيح النتائج.
ملخص الاستنتاجات: ملف نصي بسيط يشرح أهم النقاط التي كشفتها البيانات (مثلاً: "مبيعات شهر مارس هي الأعلى"، أو "هناك علاقة طردية بين السعر والجودة").
لوحة بيانات تفاعلية (في حال اختيار التطوير): رابط أو ملف لـ Dashboard تفاعلي يسمح لك بفلترة البيانات واستعراضها بشكل ديناميكي.