تحليل ومعالجة بيانات توقع مخاطر ارتفاع ضغط الدم – تحليل دقيق للبيانات الصحية

( تحليل ومعالجة بيانات توقع مخاطر ارتفاع ضغط الدم – تحليل دقيق للبيانات الصحية واستخراج رؤى تنبؤية )

في هذا المشروع، قمت بتنظيف ومعالجة بيانات توقع مخاطر ارتفاع ضغط الدم لضمان دقتها وتحسين جودتها، مما يجعلها جاهزة للتحليل الطبي واستخدامها في نماذج التنبؤ. الهدف هو دعم الأبحاث الطبية وتقديم رؤى تحليلية دقيقة حول العوامل المؤثرة في ارتفاع ضغط الدم.

---> أهم المهام التي تم تنفيذها:

- تنظيف البيانات ومعالجتها: إزالة البيانات المكررة وتصحيح الأخطاء لضمان تناسق البيانات وتحسين دقتها.

- معالجة القيم المفقودة: استخدام استراتيجيات علمية متقدمة للحفاظ على موثوقية التحليل.

- تحليل القيم الشاذة: اكتشاف القيم غير الطبيعية وتصحيحها لضمان دقة النتائج.

- تحويل البيانات إلى صيغ قابلة للتحليل: تنسيق البيانات لاستخدامها بسهولة في الأدوات المختلفة مثل CSV, Excel, SQL.

- تحضير البيانات للنماذج التنبؤية: تجهيز البيانات لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقييم مخاطر ارتفاع ضغط الدم.

- تحليل البيانات الصحية: استخراج رؤى تحليلية حول العوامل المؤثرة في ارتفاع ضغط الدم، مثل العمر، الوزن، العادات الغذائية، ومستوى النشاط البدني.

---> الأدوات والتقنيات المستخدمة:

- Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn) – لتنظيف البيانات، تحليلها، وإنشاء مرئيات تدعم اتخاذ القرار الطبي.

- SQL – لاستخراج البيانات الصحية وتحليلها بفعالية.

- Excel & Google Sheets – لتنظيم البيانات، تحليل الاتجاهات، وإعداد التقارير.

---> النتيجة النهائية:

تم تحويل البيانات الأولية إلى مصدر موثوق للتحليل الطبي، مما ساعد في تقييم المخاطر الصحية، تحسين استراتيجيات الوقاية، وتطوير نماذج تنبؤية دقيقة لمخاطر ارتفاع ضغط الدم بناءً على بيانات منظمة وعلمية.