التنبؤ بالمبيعات والطلب

يهدف هذا المشروع إلى إعداد ومعالجة البيانات كخطوة أساسية لبناء نماذج تنبؤية دقيقة لتوقع المبيعات والطلب. يتضمن المشروع:

تنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وضمان جودة البيانات لاستخراج نتائج موثوقة.

ترميز البيانات (Label Encoding): تحويل المتغيرات النصية إلى صيغ رقمية باستخدام مكتبة sklearn، مما يسهل على النماذج التنبؤية فهم الأنماط.

استيراد البيانات: تحميل ومعالجة مجموعتي بيانات — train.csv و test.csv، مما يمهد لبناء نموذج قوي لتوقع المبيعات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

تحليل البيانات: Pandas، NumPy

معالجة البيانات: Scikit-learn (LabelEncoder)

البرمجة: Python

هذا المشروع يعكس مهاراتي في تحليل البيانات ومعالجتها، وهي خطوة حاسمة لضمان دقة النماذج التنبؤية، مما يدعم اتخاذ القرارات الذكية في مجال الأعمال