Dashboard for Medical Appointments Dataset

وصف العمل

قمت بتطوير لوحة بيانات تفاعلية (Dashboard) باستخدام مكتبات Pandas، Plotly، Dash لتحليل بيانات مواعيد طبية (Medical Appointments Dataset).

الخطوات المنفذة:

استكشاف البيانات (EDA):

عرض الشكل العام للبيانات (Shape, Head, Describe).

فحص أنواع البيانات والقيم المفقودة والمكررة.

حساب عدد القيم الفريدة لكل عمود.

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

توحيد صياغة أسماء الأعمدة (lowercase + إزالة المسافات).

استبعاد القيم غير المنطقية مثل الأعمار الأقل من 0.

تحويل الأعمدة الخاصة بالتواريخ إلى صيغة تاريخية (Datetime).

إنشاء أعمدة مشتقة مثل days_diff (عدد الأيام بين الحجز والموعد).

حذف القيم السالبة في عدد أيام الانتظار.

تحليل إحصائي (Statistical Analysis):

حساب عدد المرضى الكلي.

مقارنة من حضر ومن لم يحضر الموعد.

متوسط الأعمار، نسبة استقبال الرسائل النصية (SMS)، ومتوسط أيام الانتظار.

لوحة مؤشرات (KPIs Cards):

عرض عدد المرضى، من حضروا، من لم يحضروا.

متوسط العمر.

نسبة استقبال الرسائل النصية.

متوسط أيام الانتظار.

تصوير البيانات (Visualizations):

أنشأت عدة رسوم بيانية تفاعلية باستخدام Plotly:

توزيع الأعمار حسب الحضور.

تأثير النوع (Gender) على الحضور.

توزيع المواعيد حسب أيام الأسبوع.

تأثير الرسائل النصية على الحضور.

العلاقة بين الأمراض المزمنة (ضغط/سكر) والحضور.

زمن الانتظار وتأثيره على الحضور.

توزيع الحضور حسب الأحياء (Neighborhood).

تطوير لوحة تفاعلية (Interactive Dashboard):

استخدام Dash لعرض جميع الإحصائيات والرسوم بشكل منظم.

تصميم عصري (ألوان هادئة، Grid Layout، بطاقات KPIs).

إمكانية التفاعل مع الرسوم (Hover, Zoom, Filter).