تحليل بيانات الطلاب

تحليل بيانات الطلاب لفهم العوامل التي تؤثر على أدائهم الأكاديمي، مثل معدل الحضور، عدد ساعات الدراسة، وتوفر الإنترنت في المنزل.

قمنا بقراءة بيانات الطلاب وتحليلها مبدئيًا لفهم الأعمدة المتاحة والكشف عن أي بيانات مفقودة أو غير صالحة.

تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)

استخدمنا عدة رسوم بيانية (histogram, bar chart) لفهم توزيع البيانات.

قمنا بتحليل تأثير معدل الحضور على الأداء الأكاديمي، حيث وجدنا أن الطلاب الذين يحضرون بانتظام يحصلون على درجات أعلى.

درسنا العلاقة بين عدد ساعات الدراسة ونتائج الاختبار النهائي، حيث لوحظ أن الطلاب الذين يدرسون أكثر لديهم أداء أفضل.

قمنا بمقارنة الطلاب الذين لديهم إنترنت في المنزل والذين ليس لديهم لمعرفة تأثيره على تحصيلهم الدراسي.

تحليل الفروقات بين المجموعات المختلفة

استخدمنا groupby() لحساب متوسط درجات الطلاب بناءً على جنسهم (ذكور مقابل إناث)، ورسمنا ذلك في مخطط شريطي (bar chart).

قمنا بمقارنة معدلات النجاح والرسوب بناءً على عدد ساعات الدراسة، حيث لاحظنا أن الطلاب الذين يدرسون لساعات أكثر لديهم فرصة نجاح أكبر.

تصور البيانات وتحسين المخرجات