تحليل بيانات طلبة لتحديد الاداء باستخدام Python ومكتبات التحليل المتقدمة

سأساعدك في تحليل بياناتك بفعالية باستخدام لغة Python ومجموعة من المكتبات المتخصصة مثل NumPy, Pandas وغيرها، وذلك لاستخلاص الرؤى المهمة من بياناتك واتخاذ قرارات مبنية على تحليل دقيق. مواصفات الخدمة: تنظيف ومعالجة البيانات: التعامل مع القيم المفقودة والمكررة. تحويل وتنسيق البيانات لتكون جاهزة للتحليل. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استكشاف التوزيعات الإحصائية وفحص الأنماط والاتجاهات في البيانات. تحليل الارتباطات بين المتغيرات وفهم العلاقات بينها. استخدام مكتبات Python المتقدمة: Pandas: لمعالجة البيانات وتحليلها. NumPy: لإجراء العمليات الحسابية والمصفوفات. Matplotlib و Seaborn: لإنشاء رسوم بيانية توضيحية وجذابة. Plotly (عند الحاجة) لإنشاء تصورات تفاعلية. رسم البيانات وتصوير النتائج: إنشاء المخططات الدائرية، المدرجات التكرارية، الرسوم البيانية الخطية، والمخططات التوزيعية. تمثيل الاتجاهات والأنماط بصور واضحة تسهّل فهم البيانات. تقديم تقرير تحليلي شامل يتضمن أهم النتائج والمخرجات المستخلصة من البيانات. الملفات التي سيتم تسليمها: ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على الكود التحليلي والرسوم البيانية التوضيحية. ملف PDF أو HTML لتقرير التحليل والنتائج المستخلصة. ملف Excel أو CSV (في حال تعديل البيانات أو معالجتها). ⏳ المدة الزمنية: يعتمد وقت التنفيذ على حجم البيانات وتعقيد التحليل، ولكن يتم تسليم العمل خلال 5ايام . خطوات العمل: 1-جمع البيانات وتحميلها: استخدام مكتبة pandas لتحميل البيانات من مصادر مختلفة مثل CSV، Excel، قواعد البيانات. معالجة البيانات الأولية وتنظيفها عبر pandas لإزالة القيم المفقودة وتصحيح الأنواع. 2. استكشاف البيانات وفهمها: استخدام pandas وnumpy لتحليل الإحصاءات الوصفية للبيانات. عرض البيانات من خلال matplotlib وseaborn لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. اكتشاف القيم المتطرفة والبيانات الشاذة باستخدام التحليل الإحصائي. 3. معالجة البيانات وتحضيرها للتحليل: تنظيف البيانات وإعادة هيكلتها باستخدام pandas وnumpy. تحويل المتغيرات الفئوية إلى متغيرات رقمية باستخدام OneHotEncoding أو LabelEncoding. التعامل مع القيم الناقصة باستخدام تقنيات مثل mean imputation أو KNN imputation. 4. عرض النتائج واستخراج الرؤى: استخدام matplotlib وseaborn لإنشاء الرسوم البيانية والتوضيحية. بناء لوحات تحكم تفاعلية باستخدام Plotly وDash. استخراج الاستنتاجات الرئيسية والتوصيات بناءً على النتائج المستخلصة. تحليل البيانات باستخدام Python يوفّر إمكانيات متقدمة لتحليل البيانات واستخلاص رؤى قيمة لدعم اتخاذ القرار. باستخدام المكتبات القوية مثل pandas، numpy، و scikit-learn، يمكن تحقيق تحليلات دقيقة وعميقة بطريقة فعالة وسهلة التنفيذ. إذا كنت بحاجة إلى تحليل مخصص أو تفسير إضافي للنتائج، يسعدني مساعدتك وتقديم أفضل الحلول لمشروعك!