تحليل و تصور البيانات باستخدام Python

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات ركاب سفينة Titanic بهدف استخراج أنماط ورؤى مهمة من البيانات.

خطوات العمل:

1- تنظيف البيانات (Data Cleaning):

- معالجة القيم المفقودة (مثل الأعمار والموانئ).

- إزالة التكرارات والتأكد من تناسق الأنواع (Data Types).

- تنسيق الأعمدة لتصبح جاهزة للتحليل.

2- تحليل البيانات (Data Analysis):

- حساب إحصاءات وصفية مثل متوسط الأعمار وتوزيع الركاب حسب الدرجة.

- دراسة نسب النجاة حسب الجنس والدرجة.

- استخدام عمليات Grouping & Filtering لتحديد الأنماط بين الفئات المختلفة من الركاب.

3- تصور البيانات (Visualization):

- رسم مخططات باستخدام Matplotlib و Seaborn مثل:

- مخطط الأعمدة لمقارنة معدلات النجاة بين الجنسين.

- Boxplot لتوزيع الأعمار حسب فئات الركاب.

- Histogram لتوزيع الأعمار.

- عرض النتائج بشكل بصري واضح يساعد في فهم العوامل المؤثرة على فرص النجاة.

الأدوات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)

من خلال المشروع قدرت أوضح إزاي ممكن تحويل بيانات خام مليئة بنواقص وعدم تناسق إلى معلومات مفهومة ومفيدة باستخدام تقنيات تنظيف البيانات والتحليل والتصور.