مشروع تنبؤ بأسعار الألماس باستخدام بايثون

في المشروع ده، استخدمت لغة بايثون وتقنيات تعلم الآلة عشان أطور نموذج يتوقع سعر الألماس بدقة بناءً على مجموعة من العوامل زي الوزن (carat)، اللون (color)، النقاء (clarity)، ومستوى جودة القطع (cut). الهدف إنك لو معاك بيانات عن قطعة ألماس، تقدر بسهولة تعرف سعرها المتوقع قبل ما تشتري أو تبيع.

- إيه اللي بيخلي المشروع ده مميز؟

تحليل شامل للعوامل اللي بتأثر على السعر وتوضيح أهميتها

تنظيف ومعالجة البيانات لضمان دقة النتائج

بناء نموذج تعلم آلي باستخدام Scikit-Learn لاستخراج أنماط الأسعار

استخدام تصورات بيانية تفاعلية لفهم العلاقة بين الخصائص المختلفة وسعر الألماس

تقييم النموذج وتحسينه للوصول لأفضل دقة ممكنة

- إيه الفايدة من المشروع ده؟

بيساعد تجار الألماس والمشترين في تحديد السعر العادل للقطع

ممكن استخدامه كخطوة أولى لتطوير أداة تسعير ذكية

بيعلمك إزاي تستخدم تحليل البيانات وتعلم الآلة في تطبيق عملي

- الأدوات اللي استخدمتها في المشروع:

Pandas و NumPy لمعالجة البيانات

Matplotlib و Seaborn لرسم التصورات البيانية

Scikit-Learn لبناء النماذج التنبؤية

لو مهتم بالمشروع أو محتاج حد ينفذ لك حاجة مشابهة، تواصل معايا وأنا جاهز لأي تحدي!