تحليل وتصوير السلاسل الزمنية للبيانات الصحية باستخدام Python – أداة تفاعلية لفهم الاتجاهات الموسمية

في هذا المشروع قمت بتطوير أداة تفاعلية لتحليل وتصوير السلاسل الزمنية (Time Series) باستخدام لغة Python وبيانات حقيقية من قطاع الرعاية الصحية

الهدف كان دعم اتخاذ القرار الإكلينيكي المبني على البيانات من خلال اكتشاف الأنماط والاتجاهات والتغيرات الموسمية في البيانات الصحية

مخرجات التحليل:

مخطط الخط الزمني (Time Plot) لعرض التغيرات الشهرية/السنوية

تحليل الاتجاه العام (Trend Analysis)

اكتشاف الموسمية (Seasonality Detection)

إزالة التذبذب والتشويش لتحسين التفسير البصري للبيانات

الفائدة العملية:

تساعد هذه الأداة الباحثين والأطباء ومديري الجودة في تتبع مؤشرات الأداء أو الحالات المرضية على مدى الزمن لفهم الديناميكيات والتغيرات الهامة

الأدوات المستخدمة:

Python (Matplotlib, Pandas, Seaborn) | Visual Studio Code | GitHub