لماذا نستخدم بايثون في تحليل البيانات؟

 

مقدمة

في عصر البيانات الضخمة، أصبحت القدرة على تحليل البيانات مهارة لا غنى عنها في جميع المجالات، من التسويق إلى الرعاية الصحية، ومن التمويل إلى التعليم. ولعلّ من أبرز الأدوات التي برزت في هذا المجال هي لغة بايثون (Python)، لما تتميز به من سهولة، مرونة، ومجتمع ضخم من المطورين.

في هذا المقال، سنأخذك في رحلة شاملة لفهم تحليل البيانات باستخدام بايثون، بدءًا من استخراج البيانات، مرورًا بتنظيفها وتحليلها، وانتهاءً بتصورها. سنعرض أيضًا أمثلة عملية على الأكواد المستخدمة، ونفتح المجال لتفاعلكم في نهاية المقال.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية جمع، تنظيم، وتنظيف البيانات بهدف استخراج معلومات مفيدة تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على الأدلة. يمكن أن يشمل التحليل:

• التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)

• التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)

• التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis)

• التحليل الإحصائي (Statistical Analysis)

لماذا نستخدم بايثون في تحليل البيانات؟

• 📌 سهولة التعلم: بايثون لغة مرنة وسهلة القراءة.

• 📌 مكتبات قوية: مثل Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn.

• 📌 مجتمع نشط: آلاف المطورين يشاركون حلولهم وأدواتهم.

• 📌 تكامل مع أدوات أخرى: مثل Excel، SQL، APIs، وغيرها.

مراحل تحليل البيانات باستخدام بايثون

1. جمع البيانات (Data Collection)

أول خطوة هي الحصول على البيانات. يمكن جمع البيانات من:

• ملفات CSV أو Excel

• قواعد البيانات (مثل MySQL، PostgreSQL)

• واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

• مواقع الإنترنت (Web Scraping)

مثال على استخراج البيانات من ملف CSV:

python

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales_data.csv')
print(data.head())

مثال على استخراج البيانات من موقع إلكتروني باستخدام BeautifulSoup:

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

books = soup.find_all('h3')
for book in books:
    print(book.a['title'])

مثال باستخدام Scrapy:

bash

scrapy startproject bookscraper
cd bookscraper
scrapy genspider books books.toscrape.com

ثم في ملف العنكبوت:

python

import scrapy

class BooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'books'
    start_urls = ['https://books.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        for book in response.css('article.product_pod'):
            yield {
                'title': book.css('h3 a::attr(title)').get(),
                'price': book.css('.price_color::text').get()
            }

2. تنظيف البيانات (Data Cleaning)

البيانات الخام غالبًا ما تحتوي على قيم مفقودة أو غير منطقية.

مثال:

python

# إزالة القيم المفقودة
data.dropna(inplace=True)

# تحويل الأعمدة الرقمية
data['Price'] = data['Price'].str.replace('$', '').astype(float)

3. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

في هذه المرحلة، نبدأ بفهم البيانات من خلال الإحصائيات والرسوم البيانية.

مثال:

python

print(data.describe())
print(data['Category'].value_counts())

تصور البيانات:

python

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.histplot(data['Price'], bins=20)
plt.title('Distribution of Prices')
plt.show()

4. استخراج الأنماط (Pattern Recognition)

يمكن استخدام تقنيات تعلم الآلة لاكتشاف الأنماط والتنبؤات.

مثال باستخدام Scikit-learn:

python

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[['Advertising']]
y = data['Sales']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))

أدوات ومكتبات مهمة في بايثون

المكتبة	الاستخدام الرئيسي
Pandas	معالجة البيانات وتحليلها
NumPy	العمليات الرياضية والمصفوفات
Matplotlib	الرسوم البيانية الأساسية
Seaborn	الرسوم البيانية المتقدمة
Scikit-learn	تعلم الآلة والنماذج التنبؤية
BeautifulSoup	استخراج البيانات من صفحات الويب (Scraping)
Scrapy	أداة قوية لاستخراج البيانات من المواقع

                       

مشاريع تحليل بيانات مقترحة للمبتدئين

• تحليل بيانات مبيعات متجر إلكتروني

• تحليل بيانات مواعيد طبية (مثل مشروع No Show)

• تحليل بيانات الطقس

• تحليل بيانات تويتر أو فيسبوك

💬 تفاعل مع المقال

هل سبق لك أن استخدمت بايثون لتحليل البيانات؟ ما هي التحديات التي واجهتك؟ شاركنا تجربتك في التعليقات!

👇👇👇 ما هي المكتبة التي تستخدمها أكثر في مشاريعك؟

• Pandas

• Matplotlib

• Seaborn

• أخرى (اذكرها في التعليقات)

خاتمة

تحليل البيانات باستخدام بايثون هو مهارة قوية تفتح لك أبوابًا واسعة في سوق العمل. من خلال تعلم الأدوات والمكتبات المناسبة، يمكنك تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. ابدأ اليوم، وشاركنا رحلتك!