العربية
English
تحليل استكشافي وتحديد ملامح المخاطر السريرية للجلطات الدماغية (Healthcare Stroke EDA & Risk Profiling)
منذ 3 أسابيع
عرض العمل
الوصف
تحليل بيانات سريرية لـ 5,110 مريضاً للكشف عن المؤشرات الحيوية الأكثر ارتباطاً بالجلطات الدماغية وتجهيزها للتعلم الآلي.
أبرز مراحل العمل:
جودة البيانات: معالجة القيم المفقودة (Median Imputation) وضبط الفئات غير المتسقة لـ 12 متغيراً حيوياً.
معالجة عدم التوازن: تحليل فئة الهدف الحادة (حالات الإصابة 4.87%) وتحديد استراتيجيات مثل SMOTE.
هندسة الميزات: بناء مؤشر تراكمي للمخاطر (Risk Factor Count) وتصنيف تفاعلي للأمراض المزمنة والفئات العمرية.
الرؤى والنتائج:
ارتفاع معدل الإصابة من 2.3% (بدون مخاطر) إلى 44.4% عند اجتماع 5 عوامل خطر.
كبار السن (+60) يسجلون إصابة بنسبة 13.15%، ومصابي الضغط والقلب معاً يتجاوزون 20.3%.
🛠 التقنيات: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
تحليل البيانات
| اخر ظهور: متصل الأن
أهلاً بك، أنا فاطمة أحمد.كل قرار بيزنس ناجح يبدأ بسؤال، لكن الإجابة غالباً ما تكون مدفونة داخل آلاف البيانات المبعثرة أو محبوسة في مواقع يصعب جمعها يدوياً. ....
وظفني