تحليل واستكشاف بيانات مرض السكري باستخدام Visualization احترافي (Seaborn, Plotly)

هذا المشروع يركز على تحليل واستكشاف بيانات مرض السكري باستخدام تقنيات عرض البيانات (Data Visualization) بهدف فهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المختلفة وتأثيرها على الإصابة بالمرض. تم استخدام أدوات متقدمة مثل: Seaborn Plotly Matplotlib لإنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية التفاعلية والثابتة التي تساعد في تحليل البيانات بشكل بصري واضح وسهل الفهم. مميزات العمل: إنشاء رسوم بيانية تفاعلية باستخدام Plotly لعرض البيانات بشكل احترافي تحليل توزيع المتغيرات المهمة مثل Glucose و BMI و Age استخدام Boxplots و Scatter plots لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات بناء Correlation Heatmap لفهم قوة العلاقة بين الخصائص المختلفة تقسيم البيانات إلى فئات (مثل الفئات العمرية) لتحليل أعمق استخدام Seaborn لعرض الأنماط بشكل مبسط وسريع أهم النتائج: وجود علاقة قوية بين مستوى الجلوكوز (Glucose) والإصابة بالسكري زيادة مؤشر كتلة الجسم (BMI) مرتبطة بارتفاع احتمالية الإصابة الفئات العمرية الأكبر تظهر معدلات أعلى للإصابة وجود ارتباط واضح بين بعض المتغيرات يساعد في التنبؤ بالحالة طريقة التنفيذ: تم تحميل البيانات ومعالجتها مبدئيًا، ثم استخدام أدوات Visualization المختلفة لعرض البيانات من زوايا متعددة (توزيع، علاقات، ارتباطات). بعد ذلك تم تحليل الرسوم البيانية لاستخلاص أهم الأنماط والاستنتاجات التي تساعد في فهم البيانات بشكل أعمق.