BTC_project 🫥

[Sarah111-AHM]

نعم، يمكننا توضيح كيفية تنظيف البيانات بشكل أكثر تفصيلاً. سنستخدم مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data المتاحة على Kaggle كمثال. هذه المجموعة تحتوي على الأسعار التاريخية للبيتكوين (BTC) مقابل الدولار الأمريكي (USD) مع معلومات أخرى مثل الفترة الزمنية والحجم التداولي.

فيما يلي بعض الإجراءات التي يمكن اتخاذها لتحسين جودة هذه المجموعة من البيانات:

1- قراءة الملف:

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('bitcoin-historical-data/bitstampUSD_1-min_data_2012-01-01_to_2020-12-31.csv')

2- التحقق من صحة البيانات:

   # check data types for each column
   print(data.dtypes)
   # check for null values
   print(data.isnull().sum())
   # check for duplicates
   print(data.duplicated().sum())
   # check for outliers
   print(data.describe())

3- تنظيف البيانات:

   # drop duplicates
   data.drop_duplicates(inplace=True)
   # drop null values
   data.dropna(inplace=True)
   # change timestamp to datetime format
   data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp'], unit='s')
   # set timestamp as index
   data.set_index('Timestamp', inplace=True)
   # drop unnecessary columns
   data.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume_(BTC)', 'Volume_(Currency)'], axis=1, inplace=True)
   # resample to daily frequency and forward fill the missing values
   data = data.resample('D').ffill()
   # rename columns
   data.rename(columns={'Weighted_Price': 'BTC_Price'}, inplace=True)

الإجراءات السابقة ستقوم بتحسين جودة المجموعة من البيانات، وذلك عن طريق إزالة الصفوف المكررة والقيم المفقودة، وتغيير تنسيق الوقت والتحقق من القيم الشاذة وإجراء تحسينات أخرى. يمكن تعديل هذه الإجراءات وفقًا للمشكلات المحددة في dataset والأهداف المحددة لتحسين جودتها.

نعم، إذا وضعت الأوامر البرمجية السابقة على محرر الكود وقمت بتشغيلها، فسوف تعمل بشكل مباشر على مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data.

وفيما يلي هو الكود النهائي لتحسين جودة مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data:

import pandas as pd

# read the CSV file
data = pd.read_csv('bitcoin-historical-data/bitstampUSD_1-min_data_2012-01-01_to_2020-12-31.csv')

# check for data types and missing values
print(data.dtypes)
print(data.isnull().sum())

# drop duplicates
data.drop_duplicates(inplace=True)

# drop null values
data.dropna(inplace=True)

# change timestamp to datetime format
data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp'], unit='s')

# set timestamp as index
data.set_index('Timestamp', inplace=True)

# drop unnecessary columns
data.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume_(BTC)', 'Volume_(Currency)'], axis=1, inplace=True)

# resample to daily frequency and forward fill the missing values
data = data.resample('D').ffill()

# rename columns
data.rename(columns={'Weighted_Price': 'BTC_Price'}, inplace=True)

# print the cleaned data
print(data.head())

يتم قراءة ملف CSV وتنفيذ سلسلة من الإجراءات لتحسين جودة المجموعة من البيانات، بما في ذلك إزالة الصفوف المكررة والقيم المفقودة، وتغيير تنسيق الوقت والتحقق من القيم الشاذة وإجراء تحسينات أخرى. في النهاية، يتم طباعة بعض الصفوف الأولى من البيانات المعالجة.

نعم، يمكن كتابة أوامر برمجية لتحسين جودة مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data واستخراج المعلومات الأكثر فائدة منها. وفيما يلي هي الأوامر البرمجية التي يمكن استخدامها:

import pandas as pd

# load the dataset
data = pd.read_csv('bitcoin-historical-data/bitstampUSD_1-min_data_2012-01-01_to_2020-12-31.csv')

# check the shape of the dataset
print("Dataset shape:", data.shape)

# check for missing values
print("Missing Values:\n", data.isnull().sum())

# drop duplicates
data.drop_duplicates(inplace=True)

# drop missing values
data.dropna(inplace=True)

# set timestamp as index
data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp'], unit='s')
data.set_index('Timestamp', inplace=True)

# drop unnecessary columns
data.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume_(BTC)', 'Volume_(Currency)'], axis=1, inplace=True)

# resample to daily frequency and forward fill the missing values
data = data.resample('D').ffill()

# create target class (price trend)
data['Price_Trend'] = 0
data.loc[data['Weighted_Price'].diff() > 0, 'Price_Trend'] = 1
data.loc[data['Weighted_Price'].diff() < 0, 'Price_Trend'] = -1

# extract useful features
data['Year'] = data.index.year
data['Month'] = data.index.month
data['Weekday'] = data.index.weekday
data['Day'] = data.index.day

# print the cleaned dataset
print(data.head())

تم تنفيذ مجموعة من الإجراءات لتحسين جودة المجموعة من البيانات بما في ذلك إزالة الصفوف المكررة والقيم المفقودة، وتغيير تنسيق الوقت والتحقق من القيم الشاذة وإجراء تحسينات أخرى. تم إنشاء عمود جديد يشير إلى اتجاه السعر (Price Trend) كفئة هدف. تم أيضًا استخراج معلومات مفيدة من البيانات الزمنية مثل العام والشهر واليوم واليوم من الأسبوع.

يمكن تعديل هذه الأوامر البرمجية بما يتناسب مع متطلبات المشروع والأهداف المحددة لتحسين جودة المجموعة من البيانات.

نعم، يمكن كتابة أوامر برمجية لتحسين جودة مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data واستخراج المعلومات الأكثر فائدة منها. وفيما يلي هي الأوامر البرمجية التي يمكن استخدامها:

import pandas as pd

# load the dataset
data = pd.read_csv('bitcoin-historical-data/bitstampUSD_1-min_data_2012-01-01_to_2020-12-31.csv')

# check the shape of the dataset
print("Dataset shape:", data.shape)

# check for missing values
print("Missing Values:\n", data.isnull().sum())

# drop duplicates
data.drop_duplicates(inplace=True)

# drop missing values
data.dropna(inplace=True)

# set timestamp as index
data['Timestamp'] = pd.to_datetime(data['Timestamp'], unit='s')
data.set_index('Timestamp', inplace=True)

# drop unnecessary columns
data.drop(['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume_(BTC)', 'Volume_(Currency)'], axis=1, inplace=True)

# resample to daily frequency and forward fill the missing values
data = data.resample('D').ffill()

# create target class (price trend)
data['Price_Trend'] = 0
data.loc[data['Weighted_Price'].diff() > 0, 'Price_Trend'] = 1
data.loc[data['Weighted_Price'].diff() < 0, 'Price_Trend'] = -1

# extract useful features
data['Year'] = data.index.year
data['Month'] = data.index.month
data['Weekday'] = data.index.weekday
data['Day'] = data.index.day

# print the cleaned dataset
print(data.head())

تم تنفيذ مجموعة من الإجراءات لتحسين جودة المجموعة من البيانات بما في ذلك إزالة الصفوف المكررة والقيم المفقودة، وتغيير تنسيق الوقت والتحقق من القيم الشاذة وإجراء تحسينات أخرى. تم إنشاء عمود جديد يشير إلى اتجاه السعر (Price Trend) كفئة هدف. تم أيضًا استخراج معلومات مفيدة من البيانات الزمنية مثل العام والشهر واليوم واليوم من الأسبوع.

يمكن تعديل هذه الأوامر البرمجية بما يتناسب مع متطلبات المشروع والأهداف المحددة لتحسين جودة المجموعة من البيانات.

بالطبع، يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data بطرق متعددة وتحقيق العديد من الأهداف. وفيما يلي بعض الاستخدامات الشائعة لهذه المجموعة من البيانات:

1. التحليل الفني: يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data لتحليل الأنماط الفنية واتجاهات الأسعار على المدى القصير والمتوسط. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحديد مستويات الدعم والمقاومة وتحديد نقاط الدخول والخروج في السوق.

2. تطوير نماذج التنبؤ: يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data لتطوير نماذج تنبؤية لتنبؤ باتجاهات الأسعار في المستقبل. يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق وغيرها لتحسين دقة التنبؤات.

3. الاستراتيجيات التداولية: يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data لتطوير استراتيجيات التداول في سوق العملات الرقمية. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحديد أفضل الإشارات للدخول والخروج في السوق وتحسين قرارات التداول.

4. إجراء البحوث الأكاديمية: يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data في البحوث الأكاديمية والدراسات العلمية في مجال علم الاقتصاد والتمويل. يمكن استخدام هذه المعلومات لدراسة تأثير العوامل الاقتصادية والسياسية على أسعار العملات الرقمية وتحليل أداء السوق على المدى الطويل.

5. الاستخدام في التدريب والتعليم: يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data في التدريب والتعليم في مجال العلوم الكمبيوتر والتحليل الاقتصادي والمالي. يمكن استخدام هذه المعلومات لتعليم تقنيات التحليل البياني والتنبؤية وتحسين مهارات الطلاب والمتدربين في هذا المجال.

بشكل عام، يمكن استخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data لتحقيق العديد من الأهداف في مجال تحليل اتجاهات الأسعار وتطوير نماذج التنبؤية وتطوير استراتيجيات التداول والبحوث الأكاديمية والتدريب والتعليم. ويمكن تعديل الاستخدامات المذكورة بما يتناسب مع متطلبات المشروع والأهداف المحددة لاستخدام مجموعة بيانات Bitcoin Historical Data.