تنظيف واستكشاف بيانات أسعار العقارات (Data Cleaning & EDA - House Prices Dataset) تفاصيل العمل
منذ 4 أسابيع
عرض العمل
الوصف
مشروع تنظيف وتحليل استكشافي (EDA) لبيانات أسعار العقارات باستخدام Python، لتحويل بيانات خام فيها قيم مفقودة وشاذة إلى داتاسيت نظيفة جاهزة لنماذج Machine Learning.
خطوات العمل:
- تحميل البيانات وفحص هيكلها وأنواع الأعمدة.
- معالجة القيم المفقودة: النصية بـ None (مثل عدم وجود مسبح أو جراج)، والرقمية بالوسيط (Median)، مع حساب LotFrontage حسب متوسط كل Neighborhood.
- معالجة القيم الشاذة: استبعاد المساحات الضخمة ذات الأسعار غير المنطقية.
- التحليل البصري: Histogram لتوزيع SalePrice، وScatter Plot للمساحة والسعر، وCorrelation Heatmap لأهم 10 عوامل مؤثرة، وBoxplots وCountplots لتأثير OverallQual على السعر.
- التحقق من خلو البيانات من القيم المفقودة بـ Missing Values Heatmap.
- تصدير النتيجة إلى house_prices_cleaned.csv.
الأدوات: Python 3، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، VS Code (Jupyter Notebooks).
التفاصيل
| المشاهدات | 1 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
العربية
English