تحليل بيانات مخاطر السكتة الدماغية باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتصور البياني

العمل هو تحليل بيانات (Data Analysis) مع احتمالية استخدام نماذج تعلم آلي لاحقًا.

بيعتمد على Python ومكتبات زي:

pandas, numpy لمعالجة البيانات.

matplotlib, seaborn لعمل الرسوم البيانية.

ميزاته

تنظيف البيانات: حذف القيم المكررة والتعامل مع القيم المفقودة.

استكشاف البيانات (EDA): استخدام إحصائيات ورسوم بيانية لفهم العلاقة بين الأعمدة مثل العمر، ضغط الدم، السكر… إلخ، مع خطر الإصابة بالسكتة الدماغية.

تصور البيانات: عمل رسوم (Bar, Heatmap, Histogram) لفهم الارتباطات.

سهولة التطوير: ممكن يتوسع ليشمل بناء نموذج تنبؤي (Machine Learning).

قيمة عملية: مفيد للأبحاث الطبية وتحسين القرارات الصحية.

طريقة التنفيذ

تحميل البيانات:

df = pd.read_csv("stroke_risk_dataset.csv")

استكشاف مبدئي:

df.head() لعرض أول الصفوف.

df.shape لمعرفة حجم البيانات.

df.isnull().sum() لاكتشاف القيم المفقودة.

df.duplicated().sum() لاكتشاف التكرار.

تنظيف البيانات:

حذف التكرارات:

df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

معالجة القيم الفارغة أو تعويضها.

تحليل بصري (EDA):

هيتم استخدام sns.heatmap, sns.countplot, plt.hist إلخ.

(اختياري) بناء نموذج ML للتنبؤ بمخاطر السكتة.