تعد معالجة البيانات خطوة حاسمة في سير عمل علوم البيانات. وتتضمن إعداد بياناتك للتحليل من خلال تنظيفها وتحويلها وتنظيمها. في هذا الدليل، سنأخذك عبر الخطوات الأساسية لمعالجة البيانات، مما يجعلها متاحة للجميع، حتى أولئك الذين ليس لهم خلفية مهنية في الذكاء الاصطناعي. دعونا نغوص في التفاصيل!

### 1. فهم بياناتك
قبل أن تتمكن من تنظيف بياناتك ومعالجتها، من الضروري أن تفهم ما لديك. ابدأ باستكشاف مجموعة البيانات الخاصة بك. انظر إلى أنواع البيانات، التوزيعات، وأي شذوذ واضح. يمكن أن تساعدك أدوات مثل Pandas في بايثون في تحميل وتلخيص بياناتك بسرعة.

### 2. تنظيف البيانات
تنظيف البيانات هو عملية تصحيح أو إزالة السجلات غير الدقيقة من مجموعة البيانات. إليك بعض المهام الشائعة:
- **التعامل مع القيم المفقودة:** تحديد كيفية التعامل مع البيانات المفقودة. تشمل الطرق الشائعة إزالة الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة، أو تقديرها باستخدام المعدل أو الوسيط، أو استخدام تقنيات متقدمة مثل الاستيفاء.
- **إزالة التكرارات:** ابحث عن المدخلات المكررة وقم بإزالتها لأنها قد تؤثر على تحليلك.
- **تصحيح الأخطاء:** ابحث عن التناقضات مثل الأخطاء المطبعية أو أنواع البيانات الخاطئة وقم بتصحيحها وفقًا لذلك.

### 3. تحويل البيانات
بمجرد أن تكون بياناتك نظيفة، قد تحتاج إلى تحويلها لضمان أنها في التنسيق الصحيح لتحليلك:
- **التطبيع والتوحيد:** تعديل القيم في بياناتك إلى مقياس مشترك دون تشويه الفروق في نطاقات القيم. هذا مهم بشكل خاص للخوارزميات التي تعتمد على مقاييس المسافة.
- **ترميز المتغيرات الفئوية:** لا تستطيع العديد من الخوارزميات العمل مع البيانات الفئوية بشكل مباشر. قم بتحويل هذه المتغيرات إلى تنسيق عددي، مثل الترميز الأحادي.

### 4. هندسة الميزات
هندسة الميزات هي عملية إنشاء متغيرات جديدة بناءً على بياناتك الحالية لتحسين أداء النموذج الخاص بك.
- **إنشاء ميزات جديدة:** أحيانًا، قد يؤدي دمج عدة ميزات في واحدة إلى توفير رؤى أفضل. على سبيل المثال، إذا كان لديك بيانات المدينة والدولة، فإن دمجها في ميزة موقع واحدة يمكن أن يحسن التحليل المكاني.
- **اختيار الميزات المهمة:** ليست جميع الميزات تساهم بشكل متساوٍ في النموذج الخاص بك. استخدم تقنيات مثل تحليل الارتباط لتحديد والاحتفاظ بأهم المتغيرات.

### 5. تقسيم بياناتك
قبل أن تتمكن من تدريب نموذجك، من الضروري تقسيم بياناتك إلى مجموعات تدريب واختبار. يضمن ذلك أن يكون نموذجك قادرًا على التعميم بشكل جيد على البيانات غير المرئية. يعتبر النسبة الشائعة 70% للتدريب و30% للاختبار.

### الخاتمة
قد يبدو أن معالجة البيانات مرهقة، لكنها خطوة ضرورية تؤدي إلى أداء نموذج أفضل ونتائج أكثر موثوقية. من خلال اتباع هذه الخطوات، يمكنك إعداد بياناتك للتحليل ومهام التعلم الآلي بسلاسة. استمتع بمعالجة البيانات!