تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) وبناء النماذج التنبؤية باستخدام لغة Python

في هذا المشروع، قمت بتوظيف قوة لغة Python لمعالجة مجموعات بيانات ضخمة، حيث قمت بتحويل البيانات الخام إلى رؤى تفاعلية ونماذج إحصائية دقيقة تساعد في فهم الاتجاهات المستقبلية للأعمال.

المراحل التقنية التي قمت بتنفيذها:

استيراد ومعالجة البيانات (Data Wrangling): استخدام مكتبات Pandas و NumPy للتعامل مع مختلف صيغ الملفات وتجهيزها للتحليل.

تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Data)، إزالة التكرار، وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة النتائج الإحصائية.

التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis): استخدام مكتبتي Matplotlib و Seaborn لإنشاء رسومات بيانية متقدمة (Distribution plots, Heatmaps, Correlation matrix) لفهم الارتباطات بين المتغيرات.

إعداد التقارير الفنية: تقديم المخرجات في شكل ملفات Jupyter Notebook منظمة تحتوي على الكود والتعليقات التقنية والنتائج النهائية.

الأدوات والمكتبات المستخدمة:

Python: كلغة أساسية للتحليل.

Pandas / NumPy: لمعالجة وتنظيم المصفوفات والبيانات.

Seaborn / Matplotlib: للتصور البياني المتقدم.