פרסום פרויקט
התחבר עם פייסבוק
התחבר עם LinkedIn
4 צפיות
0 שבחיםEntry content
Entry content
Entry content
Entry content
Entry description
תיאור לפריט: פרויקט ניתוח נתונים באמצעות Python
תיאור כללי: בפרויקט זה בוצע ניתוח נתונים מתקדם באמצעות Python, תוך שימוש בכלים ובספריות מתקדמות כמו Pandas, Matplotlib ו-Seaborn. מטרת הפרויקט הייתה לחקור נתונים, לבצע ניתוחים סטטיסטיים ולייצר ויזואליזציות ברורות ואינטואיטיביות שמציגות תובנות משמעותיות.
מאפיינים עיקריים:
עיבוד נתונים (Data Cleaning):
בוצעו תהליכים לניקוי וסידור הנתונים, כולל טיפול בערכים חסרים, שינוי סוגי נתונים והתאמה לפורמט המיועד לניתוח.
ניתוח סטטיסטי:
חישוב מדדים סטטיסטיים כמו ממוצעים, חציון, סטיות תקן ועוד.
פילוח נתונים לפי משתנים שונים (לדוגמה: קטגוריות, שנים, מדינות).
יצירת קבוצות נתונים והשוואת ביצועים.
ויזואליזציה של נתונים:
יצירת גרפים מותאמים אישית, כולל היסטוגרמות, גרפים מסוג bar chart, וגרפים השוואתיים.
שימוש ב-Seaborn ליצירת גרפים אינפורמטיביים ונעימים לעין.
הצגת תובנות כמו פיזור נתונים, מגמות וזיהוי חריגים.
תיאור כללי: בפרויקט זה בוצע ניתוח נתונים מתקדם באמצעות Python, תוך שימוש בכלים ובספריות מתקדמות כמו Pandas, Matplotlib ו-Seaborn. מטרת הפרויקט הייתה לחקור נתונים, לבצע ניתוחים סטטיסטיים ולייצר ויזואליזציות ברורות ואינטואיטיביות שמציגות תובנות משמעותיות.
מאפיינים עיקריים:
עיבוד נתונים (Data Cleaning):
בוצעו תהליכים לניקוי וסידור הנתונים, כולל טיפול בערכים חסרים, שינוי סוגי נתונים והתאמה לפורמט המיועד לניתוח.
ניתוח סטטיסטי:
חישוב מדדים סטטיסטיים כמו ממוצעים, חציון, סטיות תקן ועוד.
פילוח נתונים לפי משתנים שונים (לדוגמה: קטגוריות, שנים, מדינות).
יצירת קבוצות נתונים והשוואת ביצועים.
ויזואליזציה של נתונים:
יצירת גרפים מותאמים אישית, כולל היסטוגרמות, גרפים מסוג bar chart, וגרפים השוואתיים.
שימוש ב-Seaborn ליצירת גרפים אינפורמטיביים ונעימים לעין.
הצגת תובנות כמו פיזור נתונים, מגמות וזיהוי חריגים.
הוסף תגובה
0 תגובות
הוסף תגובה
0 תגובות
אנא
היכנס למערכת
כדי להגיב
