Student Performance Analysis using Python

يركز هذا المشروع على تحليل بيانات أداء الطلاب باستخدام لغة بايثون وتقنيات تحليل البيانات الحديثة.

تم استخدام مكتبات مثل Pandas و NumPy و Matplotlib و Seaborn لفحص البيانات وفهمها بشكل عميق. بدأت عملية التحليل باستكشاف البيانات (EDA)، حيث تم التعرف على حجم البيانات، أنواع المتغيرات، القيم المفقودة، والتكرارات.

بعد تنظيف البيانات والتأكد من جودتها، تم إجراء تحليل إحصائي لفهم توزيع القيم واستخراج الأنماط المهمة داخل البيانات.

كما تم تطبيق طريقة المدى الربيعي (IQR) لاكتشاف القيم الشاذة (Outliers)، مع استخدام الرسوم البيانية مثل Boxplot لعرض النتائج بشكل واضح.