تحليل مبيعات السيارات المستعملة وإنشاء نماذج تعلم الألة للتنبؤ بسعر السيارة المستعملة.

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات السيارات المستعملة المتوفرة في السوق لفهم العوامل التي تؤثر على أسعارها. باستخدام البيانات التاريخية حول خصائص السيارات وأسعارها، يتم بناء نموذج تنبؤي يمكنه تقدير سعر السيارة بناءً على مواصفاتها مثل العلامة التجارية، سنة الصنع، الكيلومترات المقطوعة، نوع الوقود، ونوع ناقل الحركة.

- أهداف المشروع:

تحليل البيانات: استخراج رؤى من البيانات لفهم العوامل الرئيسية المؤثرة في الأسعار.

بناء نموذج تنبؤي: تطوير نموذج يعتمد على تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بسعر السيارة.

مساعدة المشترين والبائعين: تقديم أداة تساعد في تقدير السعر العادل للسيارة.

- الأدوات المستخدمة:

BeautifulSoup: لجمع البيانات من مواقع الويب المختلفة مثل OLX .

Python: لتحليل البيانات وبناء النماذج.

Pandas و NumPy: لتنظيف البيانات ومعالجتها.

Matplotlib و Seaborn: لإنشاء الرسوم البيانية.

Scikit-learn و XGBoost: لبناء وتقييم نماذج التنبؤ.