تحليل بيانات عقارية باستخدام Google Sheets

قمت بإجراء تحليل بيانات عقارية شامل باستخدام Google Sheets، بهدف استكشاف أنماط البيع والاتجاهات السعرية لمناطق مختلفة في نيويورك.

شمل المشروع 20 مهمة تحليلية تتعلق بالأسعار، الفئات العقارية، الأحياء، سنوات البناء، وعدد الوحدات السكنية، وتمت معالجة البيانات وفق الخطوات التالية:

تنظيف البيانات وتحضيرها: استخدام أدوات Google Sheets لمعالجة القيم المفقودة وتصحيح الأنواع وتحضير الجداول للتحليل.

التحليل التجميعي: استخدام Pivot Tables لحساب إجماليات الأسعار، عدد العقارات حسب الأحياء وسنوات البناء، وتحديد تغيرات الفئات العقارية بين الماضي والحاضر.

تحليل المقارنات: دراسة فروق الأسعار بين أحياء محددة مثل Harlem وUpper East Side وUpper West Side، وحساب النسب المئوية لتسهيل فهم النتائج.

تحديد الأنماط والفروقات: مقارنة أسعار البيع مع عدد الوحدات السكنية، أيام البيع، أشهر السنة، والتأكد من صحة الافتراضات الاقتصادية (مثل تأثير الأزمة المالية على سنوات البناء).

التصورات البيانية: إنشاء مخططات أعمدة، خطوط، ودائرية لعرض الاتجاهات والفروق بطريقة تفاعلية وسهلة الفهم، مع تمييز القيم الشاذة (Conditional Formatting).

استخلاص الرؤى: توليد استنتاجات قابلة للتطبيق، مثل أفضل الأحياء من حيث الأسعار، أشهر فترات البيع، والتغيرات في الفئات العقارية.

المهارات والأدوات المستخدمة:

Google Sheets · Pivot Tables · Conditional Formatting · Formulas & Functions · Data Cleaning · Data Visualization · Analytical Thinking ·