تنظيف وتصوير البيانات (Data Cleaning & Visualization)

الوصف:

قمت بإجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) على مجموعة بيانات Titanic الشهيرة، بهدف فهم الأنماط والعوامل المؤثرة في نسب النجاة.

المهام التي قمت بها:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات.

تحليل المتغيرات الرئيسية مثل: العمر، الجنس، فئة الركاب وتأثيرها على احتمالية النجاة.

إنشاء تصورات بيانية ثابتة وتفاعلية (مخططات أعمدة، Box Plot، Pie Chart، إلخ) لتوضيح النتائج.

تنظيم الكود باستخدام Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly) عبر Jupyter Notebook.

النتيجة:

الحصول على بيانات نظيفة وصالحة للتحليل.

اكتشاف أن عوامل مثل الجنس وفئة الركاب لها تأثير كبير على فرص النجاة.

إنتاج لوحات ورسوم بيانية تساعد في تبسيط النتائج وعرضها بشكل مفهوم.