تحليل بيانات تيتانيك باستخدام Python وPower BI

تحليل بيانات تيتانيك باستخدام Python وPower BI

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات كارثة تيتانيك لفهم العوامل التي أثرت على نجاة الركاب، وذلك باستخدام أدوات تحليل البيانات المتقدمة.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas): لتنظيف البيانات وتحليلها بفعالية.

Power BI: لإنشاء تصورات تفاعلية ولوحات معلومات توضح العلاقة بين العوامل المختلفة.

DAX & Power Query: لإجراء تحليلات متقدمة ومعالجة البيانات قبل عرضها.

أبرز التحليلات والنتائج:

تحليل تأثير الطبقة الاجتماعية، الجنس، العمر، وسعر التذكرة على معدلات النجاة.

استخراج أنماط مهمة مثل تطبيق قاعدة "النساء والأطفال أولًا" وتأثير سعر التذكرة على فرص النجاة.

استخدام تقنيات ذكية لمعالجة البيانات الناقصة، مثل استنتاج الأعمار المفقودة من الألقاب بدلاً من حذفها.

إنشاء لوحة معلومات تفاعلية في Power BI توضح البيانات بشكل بصري واضح وسهل الفهم.

يساعد هذا التحليل على فهم كيفية استغلال البيانات لاتخاذ قرارات أكثر دقة، حتى في القضايا التاريخية!

إذا كنت بحاجة إلى تحليل بيانات احترافي أو تصميم لوحات معلومات تفاعلية، لا تتردد في التواصل معي!