Data Analysis

يهدف هذا المشروع إلى تطبيق منهجيات علوم البيانات لتحليل مجموعة بيانات معقدة وتصويرها بصريًا، مع التركيز على معالجة البيانات، التصوير ثنائي وثلاثي الأبعاد، واكتساب رؤى تحليلية.

التفاصيل

معالجة البيانات:

يتم قراءة البيانات من ملفات بتنسيق معين باستخدام مكتبة lasio، ثم تحويلها إلى DataFrames عبر pandas لتسهيل التحليل.

يتم تنظيف البيانات وإعدادها للتصوير والتحليل باستخدام تقنيات معالجة البيانات القياسية.

تصوير البيانات:

استخدام Matplotlib لإنشاء رسوم بيانية متعددة تعرض متغيرات مختلفة، مما يساعد في استكشاف الأنماط والاتجاهات.

تطبيق أدوات تصوير متقدمة مثل Plotly أو Mayavi لإنشاء تمثيلات ثلاثية الأبعاد توفر رؤية مكانية للبيانات.

الأهداف التحليلية: تحديد العلاقات بين المتغيرات واستخلاص استنتاجات بناءً على التصوير البصري.

أدوات علوم البيانات

lasio: لاستيراد البيانات من تنسيقات خاصة.

pandas: لتنظيم البيانات وتحليلها.

Matplotlib: للتصوير ثنائي الأبعاد.

Plotly/Mayavi: للتصوير ثلاثي الأبعاد.

نواتج التعلم

إتقان تقنيات معالجة البيانات باستخدام Python.

تطوير مهارات التصوير البصري لفهم البيانات المعقدة.

تعلم كيفية استخدام التصوير ثلاثي الأبعاد لتحليل العلاقات المكانية.