تحليل البيانات الاستكشافية لمجموعة بيانات تايتانيك لاستخراج الرؤى القابلة للتنفيذ

"يهدف هذا المشروع إلى تحليل بياناتك بطريقة منظمة وفعّالة عبر الخطوات التالية:

في هذا المشروع، تم تنفيذ تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) على مجموعة بيانات تايتانيك بهدف فهم العوامل المؤثرة في نجاة الركاب. قمت باستخدام أدوات بايثون مثل Pandas و Matplotlib و Seaborn لتنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وتحليل العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل العمر، الجنس، الطبقة الاجتماعية، والنجاة. الهدف كان الكشف عن الأنماط الرئيسية التي تساهم في تحديد فرص النجاة، مما يعزز من قدرتنا على تطبيق النماذج التنبؤية وتقديم رؤى مدعومة بالبيانات لدعم اتخاذ القرارات.

المهارات والإنجازات:

تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة وتصفية البيانات الشاذة لتحقيق نتائج دقيقة.

التحليل الاستكشافي للبيانات: استكشاف العلاقات بين المتغيرات والعوامل التي تؤثر على النجاة.

تصوير البيانات: إنشاء رسومات بيانية لفهم أفضل للبيانات مثل الرسوم الصندوقية والهيستوجرامات.

مكتبات بايثون: Pandas، Matplotlib، Seaborn

الرؤى القابلة للتنفيذ: اكتشاف العوامل التي تؤثر على النجاة مثل الجنس، والطبقة، والعمر.