تحليل الارتباط بين المتغيرات باستخدام خريطة حرارية

تحليل الارتباط بين المتغيرات باستخدام خريطة حرارية تحليل الارتباط (Correlation Analysis) يُستخدم لقياس قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات العددية داخل مجموعة البيانات. تساعد الخريطة الحرارية (Heatmap) في عرض مصفوفة الارتباط بشكل بصري واضح يسهّل اكتشاف العلاقات القوية أو السلبية بين المتغيرات. الأدوات المستخدمة في بايثون: - Pandas: لمعالجة البيانات وإنشاء مصفوفة الارتباط باستخدام دالة corr() - NumPy: للعمليات العددية - Matplotlib: لإنشاء الرسوم البيانية - Seaborn: لرسم الخريطة الحرارية باستخدام heatmap() بيئة العمل: Google Colab: - بيئة سحابية تعمل عبر المتصفح - لا تحتاج إلى تثبيت أي برامج - مناسبة لمشاركة المشاريع بسهولة - توفر وصولًا إلى GPU عند الحاجة Jupyter Notebook: - يعمل محليًا على جهازك - يمنح تحكمًا كاملًا بالملفات والبيئة - مناسب للمشاريع الطويلة وتنظيم العمل بشكل احترافي الهدف من التحليل: تحديد المتغيرات المرتبطة بقوة لدعم اتخاذ القرار، تقليل التكرار، واختيار أهم الميزات عند بناء النماذج التنبؤية.