Data analysis

1. فهم البيانات

استعراض البيانات الأولية مثل:

تاريخ الحادث.

نوع الحادث.

الموقع.

عدد الإصابات/الوفيات.

الأضرار المادية.

فهم طبيعة الأعمدة:

هل تحتوي على قيم رقمية، نصوص، تواريخ، أو بيانات جغرافية؟

2. تنظيف البيانات

التعامل مع القيم الناقصة:

إكمال القيم المفقودة (إذا كان ذلك ممكنًا) أو حذف الصفوف غير الصالحة.

إزالة القيم الشاذة:

التحقق من الأخطاء مثل التواريخ المستقبلية أو القيم السلبية غير المنطقية.

توحيد التنسيق:

توحيد صيغة التواريخ وأسماء المواقع.

3. تحليل وصفي (Descriptive Analysis)

إحصاءات وصفية:

حساب المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري لعدد الحوادث.

تحليل التوزيع الزمني:

رسم مخططات لتوزيع الحوادث حسب:

الأشهر.

الأيام (للكشف عن الاتجاهات مثل زيادة الحوادث في عطلة نهاية الأسبوع).

تحليل التوزيع المكاني:

استخدام خرائط لمعرفة المناطق الأكثر تكرارًا للحوادث.

4. تصنيف الحوادث

حسب النوع:

استخراج نسبة كل نوع من الحوادث.

حسب الموقع:

تحليل المناطق الخطرة (Hotspots).

حسب الخطورة:

تصنيف الحوادث بناءً على عدد الإصابات/الوفيات.

5. رصد العلاقات

استخدام الجداول المحورية (Pivot Tables):

إنشاء علاقات بين المتغيرات (مثل نوع الحادث وعدد الإصابات).

رسم المخططات البيانية:

تحليل الأنماط (مثل ارتباط وقت الحادث بنوعه).

6. استخلاص الرؤى

تقديم ملخص بالرؤى المهمة:

أكثر أنواع الحوادث شيوعًا.

الأوقات الأكثر عرضة للحوادث.

المناطق التي تحتاج إلى تحسينات أمنية.

7. توصيات

استنادًا إلى التحليل، يمكن اقتراح تحسينات مثل:

تعزيز دوريات الشرطة في أوقات معينة.

تحسين الإشارات المرورية في مواقع معينة.