تحليل بيانات مبيعات ألعاب الفيديو باستخدام Python

تفاصيل العمل

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات مبيعات ألعاب الفيديو باستخدام أدوات Python المختلفة لتقديم رؤى دقيقة وشاملة. تضمن المشروع الخطوات التالية:

تنظيف البيانات ومعالجتها: تجهيز البيانات للتعامل مع الأعمدة غير الضرورية وضمان جودتها.

تحليل البيانات الاستكشافي: استخدام الرسوم البيانية مثل مخططات الانتشار والكثافة لفهم العلاقات بين المبيعات والتصنيفات.

تحليل الارتباط: إنشاء خريطة حرارية (Heatmap) لتوضيح العلاقة بين المبيعات في الأسواق المختلفة وتصنيف الألعاب.

بناء نموذج تنبؤي: استخدام خوارزمية الانحدار الخطي لتوقع تصنيف الألعاب بناءً على بيانات المبيعات.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

مكتبات Python: Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn.

نموذج الانحدار الخطي من مكتبة Scikit-learn.

إنشاء تقارير ورسوم بيانية توضيحية تسهّل فهم النتائج.

نتائج المشروع:

توفير تحليل دقيق يوضح العوامل التي تؤثر على تصنيف الألعاب.

تمثيل مرئي للبيانات يوضح الاتجاهات والعلاقات بين المبيعات وتصنيف الألعاب.