data preprocessing for google play store

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) → تعويضها أو حذفها.

إزالة القيم الشاذة (Outliers).

تصحيح البيانات الخاطئة أو المكررة.

تحويل البيانات (Data Transformation):

توحيد القيم (Normalization / Standardization): علشان كل الخصائص تبقى في نفس المقياس.

ترميز البيانات النصية (Encoding): تحويل النصوص لأرقام (مثل One-Hot Encoding أو Label Encoding).

تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction):

تقليل عدد الخصائص (Features) مع الحفاظ على أهم المعلومات (زي PCA).

تقسيم البيانات (Data Splitting):

تقسيم البيانات إلى تدريب (Train) و اختبار (Test) وأحيانًا تحقق (Validation).

استخراج الخصائص (Feature Extraction / Feature Engineering):

إنشاء خصائص جديدة تساعد النموذج يتعلم أفضل.