تحليل بيانات لعبة فيفا 2018

لتحليل بيانات FIFA 2018 واستخلاص استنتاجات ثاقبة، تم اتباع نهج منظم:

** الحصول على البيانات: تم الحصول على مجموعة البيانات من منصة Kaggle، وهي منصة مرموقة لمجموعات البيانات. تحتوي بيانات

FIFA 2018 على معلومات حول اللاعبين والفرق والمباريات والسمات المختلفة المتعلقة بلعبة كرة القدم في 2018.

** إعداد البيانات:

قراءة البيانات وفهمها: في البداية، قُرئت مجموعة البيانات في بنية بيانات مناسبة للتحليل باستخدام مكتبة Pandas في Python.

التعامل مع القيم المفقودة: تضمنت الخطوة الحاسمة التحقق من وجود قيم مفقودة أو فارغة في مجموعة البيانات. يعد التعامل مع

البيانات المفقودة أمرًا ضروريًا لإجراء تحليل دقيق.

الملخص الإحصائي: لتحديد القيم المتطرفة أو الشاذة في البيانات، تم إنشاء ملخص إحصائي. يوفر هذا الملخص رؤى أساسية حول النزعة

المركزية والتشتت وشكل مجموعة البيانات.

** تحليل البيانات:

التصور: باستخدام مكتبات بايثون مثل Matplotlib وSeaborn، تم إنشاء تصورات مختلفة للإجابة عن أسئلة محددة:

البلد الذي يضم أكبر عدد من اللاعبين: مقارنة عدد اللاعبين في كل بلد لتحديد البلد الأكثر تمثيلاً في مجموعة بيانات FIFA 2018.

المراكز الأفضل والأكثر تفضيلاً: عرض مرئي لعرض توزيع مراكز اللاعبين وربما تحديد المراكز أو المراكز الأكثر تفضيلاً أو المراكز

المرتبطة باللاعبين الأفضل أداءً.

من خلال استخدام هذه الخطوات، تم إجراء تحليل شامل لمجموعة بيانات FIFA 2018، مما أتاح استخلاص رؤى قيمة فيما يتعلق بتوزيع اللاعبين عبر البلدان وبروز مراكز لاعبين محددين ضمن مجموعة البيانات