Data Cleaning and Data Visualization For a dataset

في هذا المشروع، قمت بتحليل البيانات باستخدام أدوات Python المتقدمة (Pandas، Numpy، Matplotlib، Seaborn) وابتكار داشبورد تفاعلي لعرض النتائج باستخدام Power BI. الخطوات التي قمت بها تشمل:

استيراد المكتبات الأساسية:

بدأت بتحضير بيئة العمل من خلال استيراد مكتبات Pandas لتحليل البيانات، Numpy لإجراء العمليات الحسابية، وMatplotlib وSeaborn لإنشاء الرسوم البيانية.

تحميل البيانات:

قمت بتحميل مجموعة البيانات إلى DataFrame باستخدام Pandas، مما مكنني من إجراء عمليات التحليل بشكل فعال.

معالجة البيانات:

قمت بفحص البيانات للتحقق من وجود قيم مكررة أو مفقودة، وضمنت جودة البيانات من خلال التحقق من صلاحيتها وتناسقها.

التحليل البياني:

استخدمت مكتبات التصور مثل Matplotlib وSeaborn لإنشاء رسوم بيانية توضح توزيع الحوادث حسب المناطق والبلدان. هذه الرسوم البيانية ساعدت في الكشف عن الأنماط والاتجاهات في البيانات.

إنشاء داشبورد تفاعلي باستخدام Power BI:

بعد تنظيف وتحليل البيانات، طورت داشبورد تفاعلي باستخدام Power BI. يوفر هذا الداشبورد رؤى مفصلة حول البيانات، بما في ذلك توزيع

الحوادث على مستوى المناطق والبلدان، الأنواع الأكثر شيوعًا، والأهداف الرئيسية.

الهدف من هذا المشروع كان تقديم تصور شامل وسهل الفهم للبيانات، مما يسهم في تحليل الأنماط واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات بدقة وفعالية.