تحليل استكشافي للبيانات بسطر برمجي واحد وتقارير جودة البيانات لـ Pandas و Spark.
إنشاء تقارير تحليل بيانات استكشافية شاملة بتنسيق HTML و JSON باستهلاك دالة واحدة فقط.
تقوم أداة fg-data-profiling بإنشاء تقارير جودة بيانات موسعة وتقارير استكشافية لـ Pandas و Spark DataFrames بسطر برمجي واحد. وهي تناسب علماء البيانات والمحللين الذين يحتاجون إلى أتمتة مراجعة البيانات، واكتشاف القيم المفقودة، والارتباطات المرئية.
تقوم الحزمة تلقائياً باستنتاج أنواع البيانات، واكتشاف مشكلات جودة البيانات والتحذيرات، وتشغيل التحليلات احادية ومتعددة المتغيرات بما في ذلك إحصاءات السلاسل الزمنية مقاييس النصوص. يمكنك تصدير هذه التقارير مباشرة إلى ملفات HTML، أو عناصر جوبيتر التفاعلية (widgets)، أو تنسيق JSON لتكامل الأنابيب الآلي.
تناسب محترفي البيانات العاملين في بيئات Python أو Spark الذين يرغبون في تخطي رسم EDA اليدوي. وهي غير مصممة للمستخدمين غير التقنيين الذين يحتاجون إلى واجهة مستخدم قاعدة بيانات رسومية دون كتابة تعليمات برمجية.
الكتشاف التلقائي لأنواع أعمدة الفئات، والأرقام، والتواريخ، وغيرها من أنواع الأعمدة.
تلخيص البيانات المفقودة، وعدم الدقة، والانحراف، والقيم الثابتة تلقائياً.
يوفر الارتباط الذاتي، ورؤى الموسمية، إلى جانب مخططات ACF و PACF.
ينشئ تقرير مقارنة سريعاً وكاملاً بين نسختين مختلفتين من مجموعة البيانات.
مجانية بموجب ترخيص MIT، وتقتصر التكلفة الوحيدة على موارد الحوسبة اللازمة لتشغيل بيئة Python ومعالجة مجموعات البيانات الخاصة بك.
879 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$175 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
قم بإلغاء تثبيت ydata-profiling، وتثبيت fg-data-profiling، وتحديث عمليات استيراد التعليمات البرمجية من ydata_profiling إلى data_profiling.
نعم، يمكنك تصدير التقارير إلى تنسيق JSON أو عرضها مباشرة كعناصر تفاعلية داخل Jupyter Notebooks.
شاهد Zekai أولاً في جوجل