تحليل وتوقع أسعار العقارات باستخدام علوم البيانات

في هذا المشروع، تم جمع بيانات العقارات من خلال تقنيات Web Scraping من موقع متخصص في بيع وشراء المنازل، حيث تحتوي البيانات على معلومات قيمة مثل عدد الغرف، حجم المنزل، توفر الجراج، الضرائب العقارية، وتاريخ الإدراج.

تمت معالجة البيانات لاستخراج أهم الميزات المؤثرة على سعر العقار، ثم تم بناء نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بسعر العقار بناءً على الخصائص الأساسية مثل:

الضرائب العقارية السنوية

مساحة العقار الإجمالية

عمر العقار منذ تاريخ البناء

التقنيات المستخدمة:

جمع البيانات عبر Web Scraping

تنظيف وتحليل البيانات (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات

استخراج الميزات المهمة وتحليل تأثيرها على الأسعار

بناء نماذج تعلم آلة مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والانحدار المعزز (Boosting)

تصنيف العقارات إلى مجموعات سعرية باستخدام تحليل التجميع (Clustering)