الاعتماد على مكتبات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn لتحليل وتصور البيانات.

إنشاء رسوم بيانية ومخططات تفاعلية باستخدام Matplotlib وSeaborn وPlotly.

تنظيف البيانات وإزالة القيم المفقودة والتكرارات لضمان دقة التحليل.

إعداد تقرير واضح يتضمن ملخصًا للنتائج مع الرسوم البيانية والتوصيات.

تقرير تحليلي مفصل يوضح توزيع البيانات، العلاقات بين المتغيرات، القيم المفقودة، وأي أنماط أو توجهات يمكن استنتاجها، مما يساعد في اتخاذ قرارات فعاله

تصورات بيانية باستخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn وPlotly توضح الاتجاهات، التوزيع، والعلاقات بين المتغيرات الرئيسية في البيانات.

تنظيف البيانات من القيم المفقودة، التكرارات، والأخطاء، مع تحويلها إلى صيغة منظمة وسهلة الاستخدام في ملفات CSV أو Excel.

توفير الأكواد البرمجية التي تم استخدامها في التحليل مكتوبة بطريقة واضحة ومُنظمة، مما يمكن العميل من إعادة استخدامها أو تعديلها حسب الحاجة.

ملخص لأهم النتائج والتوصيات المستخلصة من التحليل لمساعدة العميل في اتخاذ قرارات عملية بناءً على البيانات.