تنظيف و معالجة البيانات وعمل رسوم بيانية Data Preprocessing

الوصف

وصف الخدمة
أهلاً بك،
هل لديك ملف بيانات غير منظم أو يحتوي على قيم مفقودة وتكرارات وأخطاء في أنواع البيانات؟
سأساعدك في تنظيف وتجهيز بياناتك (Data Preprocessing) لتصبح منظمة وجاهزة للتحليل أو الاستخدام في مشاريع Data Science و Machine Learning.

ما الذي سأقدمه لك؟
• تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Imputation)،إزالة التكرارات،وتصحيح أنواع البيانات.
• معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيم الأعمدة والصفوف والتأكد من اتساق البيانات.
• اكتشاف القيم الشاذة (Outliers): تحديد القيم غير الطبيعية والتعامل معها حسب طبيعة البيانات.
• Data Visualization: إنشاء رسوم بيانية تساعد على فهم البيانات والعلاقات بينها.
•Feature Engineering: ترميز النصوص (Encoding)،تطبيع المقاييس (Scaling)،واستخلاص ميزات جديدة لرفع دقة التنبؤ.
• تجهيز البيانات للتحليل أو Machine Learning: إعداد Dataset منظمة وقابلة للاستخدام في المراحل التالية.

الأدوات والمكتبات:
Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn

مميزات الخدمة
تنظيف البيانات (Data Cleaning)
سأقوم بمراجعة Dataset ومعالجة المشاكل الشائعة مثل Missing Values، Duplicates، Incorrect Data Types.

تحليل البيانات (Data Analysis)
فهم البيانات واستخراج أهم الأنماط والعلاقات الموجودة فيها من خلال Exploratory Data Analysis (EDA).

التمثيل البصري (Data Visualization)
تحويل البيانات إلى رسوم ومخططات واضحة باستخدام Matplotlib وSeaborn لتسهيل فهم النتائج.

كود منظم وقابل للمراجعة
ستحصل على ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على الكود والخطوات المستخدمة في معالجة وتحليل البيانات ، ومشروح (Commented code) ، مع تنظيم واضح يسهل مراجعته وتعديله لاحقًا.

ما الذي ستستلمه
ملف البيانات
ملف Excel / CSV بعد تنظيف ومعالجة البيانات وفق نطاق الخدمة.

ملف الأكواد
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على خطوات استيراد البيانات ، تنظيفها ، معالجتها وتحليلها.

الرسوم البيانية
مجموعة من Data Visualizations التي تساعد على توضيح أهم النتائج والأنماط في البيانات.

تقرير مختصر
ملخص للعمليات التي تم تنفيذها وأبرز الملاحظات التي ظهرت أثناء تحليل البيانات.

ملاحظات مهمة
• حجم الخدمة: تحليل جدول واحد (Dataset) بحد أقصي يصل إلي 1500 صف و 20 عمود.
• في حالة زيادة حجم البيانات أو وجود أكثر من ملف أو الحاجة إلى معالجة متقدمة، يمكن الاتفاق على تكلفة إضافية حسب حجم العمل ومتطلباته.