تنظيف البيانات واستخراج المؤشرات الإحصائية باستخدام Python و jupyter NoteBook

قمت بتنفيذ مشروع تنظيف وتحليل بيانات باستخدام لغة Python ومكتبات Pandas وNumPy، بهدف تحسين جودة البيانات واستخراج مؤشرات دقيقة تدعم اتخاذ القرار.

خطوات العمل التي قمت بها:

- تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة والأخطاء، وتوحيد تنسيقات البيانات.

- تحليل إحصائي: حساب المئينات (Quartiles) والمدى الربيعي (IQR) لتحديد القيم الشاذة (Outliers).

- تصور البيانات: إنشاء Boxplot لعرض توزيع البيانات وتوضيح القيم المتطرفة بصريًا.

- تحديد المؤشرات: استخراج الحدود العليا والدنيا للقيم الطبيعية، مما يساعد على تحسين دقة النماذج التحليلية لاحقًا.

القيمة المضافة للعميل:

- بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل أو النمذجة.

- تقارير ورسوم بيانية توضح النتائج بشكل مبسط وواضح.

- أسلوب عمل منهجي يضمن دقة المخرجات وسهولة إعادة الاستخدام.