اهم مكاتب تحليل البيانات

  • <bound method CaptionedImage.default_alt_text of <CaptionedImage: ȘħλɖΘώ>> رشيد القاضي
عدد المشاهدات: 1085

تصنيفات:



اهم مكاتب تحليل البيانات المستخدمه في بايثون مع الامثلة العملي

صورة لاهم مكاتب تحليل البيانات في بايثون


📊 مقدمة:

تحليل البيانات هو عملية جمع وتنظيف وتحليل البيانات لفهمها بشكل أفضل. يمكن أن يساعد تحليل البيانات الشركات على اتخاذ قرارات أفضل، وتحسين العمليات، وتطوير منتجات وخدمات جديدة.

🧩 هناك العديد من المكتبات المتاحة لمساعدة المحللين في تحليل البيانات. هذه المكتبات توفر مجموعة متنوعة من الميزات والقدرات التي يمكن أن تجعل عملية تحليل البيانات أكثر كفاءة وسهولة. 📈

👀 في هذا القسم، سنقدم شرحًا موجزًا لكل من المكتبات الأكثر شيوعًا لتحليل البيانات مع أهمية كل مكتبة وبعض الامثلة.

اهم مكاتب تحليل البيانات المستخدمة

1 - مكتبة Numpy : تستخدم للتعامل مع المصفوفات الكبيرة والاقترانات الرياضية عالية المستوى والحقول متعددة المستوى ، وهي اختصار لتسمية "Numerical Python" .

  • 📚 NumPy هو مكتبة Python تُستخدم للعمل مع المصفوفات.
  • 🧮 يحتوي أيضًا على وظائف للعمل في مجال الجبر الخطي وتحويل فوريه والمصفوفات.
  • 📅 تم إنشاء NumPy في عام 2005 بواسطة Travis Oliphant وهو مشروع مفتوح المصدر يمكن استخدامه بحرية.
  • 🚀 NumPy تُعد ndarray وهي كائن مصفوفة تقدم العديد من الوظائف الداعمة التي تجعل العمل معها سهلاً جدًا.
  • 💻 المصفوفات تُستخدم بشكل شائع جدًا في علم البيانات حيث السرعة والموارد مهمة جدًا.
  • 🚄 NumPy أسرع بمقدار يصل إلى 50 مرة من القوائم العادية في Python.
  • 🧠 المصفوفات NumPy تُخزن في مكان واحد مستمر في الذاكرة بخلاف القوائم، مما يتيح الوصول والتلاعب بها بكفاءة.
  • 🔄 هذا السلوك يُسمى "اقتراب المرجعية" في علم الحاسوب.
  • ⚙️ NumPy مُحسَّنة أيضًا للعمل مع تراكيب وحدات المعالجة المركزية الحديثة.
  • 🐍 NumPy هي مكتبة Python وكُتبت جزئياً بلغة Python ولكن معظم الأجزاء التي تتطلب حسابات سريعة كتبت بلغة C أو C++.
  • 📂 مصدر كود NumPy متاح هنا.

# مثال على إنشاء مصفوفة
# استيراد مكتبة numpy بالاختصار np
import numpy as np

# إنشاء مصفوفة باستخدام numpy
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # إنشاء مصفوفة تحتوي على الأرقام 1 إلى 5

# طباعة المصفوفة
print(arr)

# طباعة نوع المصفوفة
print(type(arr))

#المخرجات 
[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>



2 - مكتبة pandas 🐼 : تستخدم لمعالجة البيانات وتحليلها وتستخدم في عرض الجداول والسلاسل الزمنية وهي مهمه جداً .

  • 🐼 Pandas هي مكتبة Python تُستخدم للعمل مع مجموعات البيانات.
  • 🧹 تحتوي Pandas على وظائف لتحليل البيانات، وتنظيفها، واستكشافها، وتلاعبها.
  • 📊 يمكن لـ Pandas أن تقوم بتنظيف مجموعات البيانات الفوضوية وجعلها قابلة للقراءة وذات صلة.
  • 📈 Pandas توفر إجابات حول البيانات، مثل الارتباط بين عمودين أو أكثر والقيمة المتوسطة والقيمة القصوى والقيمة الدنيا.
  • 🗑️ يمكن لـ Pandas أيضًا حذف الصفوف التي ليست ذات صلة أو تحتوي على قيم خاطئة مثل القيم الفارغة أو NULL، وهذا يُعرف بتنظيف البيانات.
  • 📦 مصدر الشفرة المصدرية لـ Pandas متاح على مستودع GitHub هنا .

إليك مثال على استخدام المكتبة لنقوم بإنشاء DataFrame (إطار البيانات) باستخدام مكتبة Pandas في لغة Python.

# مثال
# استيراد مكتبة pandas بالاختصار pd
import pandas as pd

# إنشاء مجموعة بيانات تحتوي على مصفوفة معلومات السيارات
mydataset = {
  'cars': ["BMW", "Volvo", "Ford"],  # قائمة تحتوي على أسماء السيارات
  'passings': [3, 7, 2]  # قائمة تحتوي على عدد المرورات لكل سيارة
}

# إنشاء DataFrame باستخدام المجموعة mydataset
myvar = pd.DataFrame(mydataset)

# طباعة DataFrame
print(myvar)

#مخرجات المثال
    cars  passings
0    BMW         3
1  Volvo         7
2   Ford         2


3 - مكتبة Matplotlib : هي مكتبة تهتم في تصميم رسومات بيانية 📈 .

  • 📚 Matplotlib هي مكتبة رسم الرسوم البيانية على مستوى منخفض في Python.
  • 🆓 Matplotlib مفتوحة المصدر ويمكن استخدامها بحرية.
  • 🖥️ Matplotlib مكتوبة في الغالب بلغة Python، وبعض الأجزاء مكتوبة بلغة C وObjective-C وJavascript لتحقيق التوافق مع مختلف الأنظمة.
  • 🌐 يمكن العثور على الشيفرة المصدرية لـ Matplotlib في مستودع Github هنا .

في هذا المثال، تم إنشاء نقطتين على المحور x والمحور y باستخدام مصفوفات NumPy، ثم تم استخدام دالة plt.plot() لرسم الخط بين هاتين النقطتين.

#مثال
# استيراد مكتبة matplotlib و numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# إنشاء مصفوفتين للنقاط x و y
xpoints = np.array([0, 6])  # مصفوفة تحتوي على نقطتين (0, 0) و (6, 250)
ypoints = np.array([0, 250])  # مصفوفة تحتوي على نقطتين (0, 0) و (6, 250)

# رسم البيانات باستخدام plt.plot
plt.plot(xpoints, ypoints)

# عرض الرسم البياني باستخدام plt.show
plt.show()

# المخرجات: ستظهر نافذة تحتوي على رسم بياني يمثل النقط الموجودة في المصفوفتين xpoints و ypoints. النقطتين هنا تمثل الزوج (0, 0) و (6, 250) على التوالي.


# المخرجات كما في الصورة 👇🏻

رسم بياني عبر مكتبة matplotlib في بايثون


4 - مكتبة seaborn : هي مكتبة متخصصة بتحليل البيانات و دراستها بحيث تزود واجهة ذو مستوى عالِ لرسم رسومات تختص بالإحصاء ، جذابة و غنية بالمعلومات .

  • 🌐 يمكن العثور على الشيفرة المصدرية لـ seaborn في مستودع Github هنا .
  • 📊 Seaborn هي مكتبة لرسم الرسوم البيانية في Python تستخدم لتحسين تصور البيانات بشكل سهل وجذاب.

إليك مثال بسيط على كيفية استخدام مكتبة Seaborn في Python لرسم مخطط توزيع البيانات:

# مثال
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# تحضير بيانات عينة (قائمة من الأرقام)
data = [5, 7, 8, 2, 1, 6, 4, 9, 3, 8]

# استخدام المكتبة لرسم مخطط توزيع البيانات
sns.histplot(data, kde=True)  # يضيف منحنى الكثافة

# تعيين عنوان للرسم البياني
plt.title("Data distribution chart using Seaborn")

# إظهار الرسم البياني
plt.show()

# المخرجات كما في الصورة 👇🏻


رسم بياني عبر مكتبة seaborn في بايثون



🧧 وقبل الختام أحب بِذكر عن منصة عربية لتعلم لغات البرمجة وخاصة بايثون هي :

منصة سطر التعليمية ، يمكنك إنشاء حساب مجاني في تلك المنصة والبدأ في تعلم Python من اساسيات يوجد في تلك المنصة python 101 و python 102 الى مرحلة متقدمة وهي python 104 ، بامكانك تعلمها من الأن اذا كنت مهتم في تعلمك لتحليل البيانات ، تعلم لغة بايثون اشبه بكتابتك لنصوص انجليزية صدقني الأمر ممتع 🔥 .


⚡️مرفق:

👩‍💻 إقرأ عن تحليل البيانات أهم المهارات المطلوبة من قبل أصحاب العمل.

📍إقرأ عن أهم منصات مفيدة لمحللين البيانات



المنشورات ذات الصلة

دليل شامل لتحليل البيانات: استراتيجيات وأمثلة عملية للشركات
دليل شامل لتحليل البيانات: استراتيجيات وأمثلة عملية للشركات

كثير منا يسمع بتحليل البيانات (Data Analysis) ولكن قد لاتكون تعرف عنه الكثير في هذه المقال سأشرح لك ماهو المقصود بتحليل البيانات ، أهمية تحليل البيانات وأنواعه المختلفة ، واكتشف كيف يمكن لتحليل البيانات مساعدتك في حياتك ، وتعرّف على الخطوات الأساسية.

  • <bound method CaptionedImage.default_alt_text of <CaptionedImage: ȘħλɖΘώ>> رشيد القاضي
قراءة المزيد
منصات مفيدة لمحللين البيانات
منصات مفيدة لمحللين البيانات

في هذا المقال، نستكمل سلسلة تحليل البيانات في بايثون ونتعرف على أهم وأفضل المصادر والمنصات لتزويدنا بالبيانات المجانية وتسهيل عملنا. نذكر ثلاث منصات رئيسية هي Kaggle وGoogle Colab وGitHub، وثلاث منصات فرعية هي Google Dataset Search وData.gov وUCI Mac

  • <bound method CaptionedImage.default_alt_text of <CaptionedImage: ȘħλɖΘώ>> رشيد القاضي
قراءة المزيد
التحليل الآمن لبيانات الشركات باستخدام التعلم الاتحادي

هل تبحث عن حلاً ذكياً وآمناً لتحليل بيانات شركتك واستخلاص القيمة القصوى منها؟ هل ترغب في المضي قدمًا في رحلة الابتكار التكنولوجي دون المساومة على خصوصية وأمان بياناتك؟ إذاً، يسرنا أن نقدم لك تقنية التحليل الآمن لبيانات الشركات باستخدام التعلم الاتحاد

قراءة المزيد

إترك تعليقاً


التعليقات

Top