دقة عالية في المعالجة: تنظيف البيانات من الأخطاء والقيم المفقودة (Data Cleaning) لضمان دقة النتائج.

تحليل تقني متقدم: استخدام مكتبات Python المتخصصة مثل Pandas و NumPy للتعامل مع العمليات المعقدة.

ربط قواعد البيانات: القدرة على استخراج البيانات مباشرة من قواعد البيانات باستخدام SQL.

رؤى تحليلية: تقديم استنتاجات واضحة بناءً على تحليل الأرقام والاتجاهات الزمنية أو البيعية.

مرونة في التعامل: إمكانية تعديل التحليل بناءً على المتطلبات الخاصة بكل مشروع.

ملف النتائج النهائي: ملف بتنسيق (Excel أو CSV) يحتوي على البيانات المنظمة والمحللة.

تقرير التحليل: تقرير بصيغة PDF أو Notebook يشرح الخطوات التي تمت والنتائج المستخلصة.

الأكواد البرمجية: ملف (Python Script أو Jupyter Notebook) يحتوي على الكود المستخدم في عملية التحليل (حسب الاتفاق).