Leading causes of-deaths in-US

مشروع "Leading causes of-deaths in-US" يدور حول استكشاف وتصوير مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول أسباب الوفيات الرئيسية في الولايات المتحدة. يستخدم هذا المشروع مزيجًا من تقنيات تحليل البيانات باستخدام Jupyter Notebook واستعلامات SQL لتنظيف البيانات، و Microsoft Power BI لتصور البيانات.

الخطوات الرئيسية:

1. **استيراد البيانات وتنظيفها:**

يبدأ المشروع بتوريد مجموعة البيانات إلى Jupyter Notebook ، باستخدام Python والمكتبات المتعلقة مثل Pandas. قد تحتوي مجموعة البيانات على سمات مختلفة مثل سبب الوفاة والسنة والولاية ومتغيرات أخرى ذات صلة. ثم يتم استخدام استعلامات SQL لتنظيف البيانات وضمان الاتساق وإزالة النسخ المتكررة والتعامل مع القيم المفقودة.

2. **تحليل البيانات التفسيرية:**

باستخدام مجموعة البيانات المنظفة، يتم تطبيق تقنيات تحليل البيانات التفسيرية لاكتساب رؤى حول أسباب الوفيات في الولايات المتحدة. تتيح مكتبات تحليل البيانات في Python فحص المقاييس الإحصائية وتحليل التوزيع وتحديد أي اتجاهات ملحوظة أو قيم شاذة داخل البيانات.

3. **استعلامات SQL لتلاعب البيانات:**

يتم الاستفادة من استعلامات SQL لتلاعب وتحويل البيانات حسب الحاجة. قد ينطوي ذلك على تجميع البيانات حسب معايير محددة، وحساب الإحصاءات الملخصة، أو إنشاء متغيرات جديدة بناءً على شروط معينة. توفر قدرات الاستعلام القوية في SQL مرونة في تشكيل مجموعة البيانات.

من خلال دمج هذه الأساليب، يهدف مشروع "أسباب الوفيات الرئيسية في الولايات المتحدة" إلى تقديم فهم شامل لمجموعة البيانات، مما يقدم رؤى قيمة في العوامل الرئيسية التي تؤثر في معدلات الوفيات. تظهر التكامل بين Jupyter Notebook واستعلامات SQL و Microsoft Power BI نهجًا متعدد الاستخدامات لتحليل البيانات وتصورها، مضمونًا استخراج استنتاجات ذات مغزى من مجموعة البيانات.