تحليل استكشافي متكامل (EDA) لبيانات بيئة التعلم الافتراضية للطلاب (studentVle.csv)، يهدف إلى دراسة سلوكيات وتفاعل الطلاب وتحويل الأرقام الخام إلى رؤى وقرارات استراتيجية واضحة للمؤسسات التعليمية.
ما تم إنجازه في هذا المشروع:
1. تنظيف ومعالجة البيانات: فحص الداتا بدقة، معالجة القيم المفقودة والتكرارات، وتجهيز البيانات للتحليل باستخدام بايثون (Pandas, NumPy).
2. التحليل الاستكشافي المتقدم (EDA): بناء وتصميم رسوم بيانية احترافية وواضحة باستخدام (Matplotlib, Seaborn) لدراسة أوقات ذروة تفاعل الطلاب وأنماط نشاطهم.
3. استخراج الرؤى والتوصيات: الإجابة عن الفرضيات التحليلية بالأرقام والأدلة القاطعة، وتقديم توصيات مستقبلية للإدارة التعليمية بناءً على النتائج المستخلصة.
التقنيات والأدوات المستخدمة:
• لغة البرمجة: Python
• مكتبات تحليل وتصنيف البيانات: Pandas, NumPy
• مكتبات التصور المرئي: Matplotlib, Seaborn