داشبورد تحليل أسعار العقارات + نموذج تنبؤ بالأسعار (ML) – HomeValue Insights
تفاصيل العمل
HomeValue Insights – داشبورد تحليلية متقدمة + نموذج تعلم آلي لتوقع أسعار المنازل بدقة عالية
مشروع متكامل تم تطويره باستخدام Power BI + Python تم تسليمه بالفعل كجزء من برنامج تدريبي لتعليم تحليل البيانات والـ Machine Learning.
المشروع يتكون من جزأين أساسيين:
1. الداشبورد التفاعلية (Power BI)
- تحليل شامل لأكثر من 2,000 منزل حقيقي في الولايات المتحدة
- عرض تفاعلي للعوامل المؤثرة على سعر البيت:
• المساحة (قدم مربع)
• عدد الغرف والحمامات
• سنة البناء وعمر العقار
• الموقع الجغرافي (الولاية – المدينة – الرمز البريدي)
• قرب المنزل من الطرق السريعة والشواطئ
• حالة العقار ووجود تجديدات
- خرائط حرارية وتوزيع جغرافي
- رسوم بيانية ديناميكية + فلاتر تفاعلية (منطقة – عدد الغرف – سنة البناء … إلخ)
- ملخص تنفيذي يوضح أهم 10 عوامل ترفع أو تخفض سعر البيت
2. نموذج التنبؤ بالأسعار (Machine Learning)
- تم بناء النموذج باستخدام Python (Scikit-learn)
- خوارزميات تم تجربتها: Linear Regression – Random Forest – XGBoost
- أفضل دقة وصلنا لها: R² = 0.92 وخطأ متوسط أقل من 4%
- إمكانية إدخال بيانات منزل جديد والحصول على السعر المتوقع فورًا
- ملف Jupyter Notebook كامل + التعليقات التوضيحية لكل خطوة
المميزات الكاملة للمشروع:
- تصميم احترافي وحديث يناسب العروض التقديمية والشركات العقارية
- تفاعلية 100% (كل شيء يتحرك مع الفلاتر)
- جاهز للتعديل على بيانات أي مدينة أو دولة أخرى
- شرح كامل لكل خطوة (من تنظيف البيانات إلى نشر النموذج)
- مناسب جدًا للشركات العقارية، المستثمرين، أو الطلاب/المتدربين
التسليمات:
- ملف Excel / Power BI كامل
- ملف Python (Jupyter Notebook) + النموذج المدرب
- فيديو شرح 5-7 دقايق (اختياري)
- تعديلات مجانية خلال أول أسبوع
لو عايز تشوف الداشبورد أو النموذج شغال live → قولي وأبعتلك اللينك في ثانية!
متاح كمان تطبيقه على بياناتك الخاصة (مصر – السعودية – الإمارات …) بتكلفة إضافية بسيطة.