تنظيف ومعالجة بيانات مرض الكلى

تنظيف ومعالجة بيانات مرض الكلى قمت بالعمل على مشروع يهدف إلى تنظيف ومعالجة بيانات خاصة بمرض الكلى، بهدف تجهيزها للاستخدام في التحليل أو بناء نماذج تعلم آلي بدقة وكفاءة أعلى. فكرة المشروع: العمل على Dataset يحتوي على بيانات طبية لمرضى الكلى، والتي تتضمن قيم ناقصة، بيانات غير متسقة، وأخطاء تحتاج إلى معالجة قبل استخدامها في أي تحليل أو نموذج تنبؤي. ما تم تنفيذه: فحص البيانات واكتشاف القيم المفقودة والبيانات الشاذة تنظيف البيانات من التكرارات والأخطاء معالجة القيم الناقصة باستخدام أساليب مناسبة (مثل المتوسط أو الوسيط أو الحذف حسب الحالة) توحيد تنسيق البيانات (Data Standardization) تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية (Encoding) التأكد من توازن البيانات وصلاحيتها للتحليل التقنيات والأدوات المستخدمة: Python Pandas NumPy Matplotlib و Seaborn لتحليل البيانات بصريًا تحسين جودة البيانات: تقليل الضوضاء (Noise) داخل البيانات تحسين دقة البيانات وموثوقيتها تجهيز البيانات لتكون مناسبة لنماذج Machine Learning النتيجة: Dataset نظيف ومنظم وجاهز للتحليل أو بناء نماذج تنبؤية، مما يساهم في تحسين دقة النتائج وتقليل الأخطاء في التوقعات المتعلقة بمرض الكلى.