Python | Data Preprocessing And Visualization

في هذا العمل قمت بإعداد ملف متكامل لتحليل بيانات الرعاية الصحية، يشمل تنظيف البيانات، تجهيزها للتحليل، وعرضها بصريًا باستخدام Python داخل Jupyter Notebook. الهدف من المشروع هو تحويل البيانات الصحية الخام إلى معلومات واضحة يمكن الاعتماد عليها في اتخاذ قرارات دقيقة داخل القطاع الطبي. يتضمن العمل الخطوات الأساسية التالية: معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات من القيم المفقودة والتكرارات، وضبط أنواع البيانات، بالإضافة إلى معالجة المتغيرات لتصبح جاهزة للنمذجة أو التحليل. تحليل استكشافي للبيانات (EDA): استعراض الإحصاءات الوصفية لتوضيح خصائص البيانات مثل توزيع الأعمار، زيارات المستشفى، التكاليف، والحالات المرضية. تصور البيانات (Data Visualization): إنشاء مخططات ورسوم بيانية تشرح العلاقات بين المتغيرات الصحية، مثل علاقة العمر بالتشخيص، أو توزيع التكاليف الطبية، وذلك باستخدام مكتبات احترافية في Python. استخراج Insights مهمة: تقديم نظرة واضحة حول الأنماط الصحية الشائعة، السلوكيات، أو المؤشرات التي يمكن الاستفادة منها في تحسين جودة الرعاية الصحية أو اتخاذ قرارات مبنية على البيانات. هذا المشروع يعكس مهارتي في تنظيف ومعالجة البيانات، تحليلها بصريًا، واستخراج رؤى قابلة للتطبيق باستخدام أدوات علم البيانات الحديثة. مناسب للمؤسسات الصحية أو الباحثين الذين يحتاجون إلى تحليل عملي واحترافي للبيانات الطبية.