Mobile Price Prediction

صممت ونفذت قاعدة بيانات علائقية باستخدام SQL Server، وهيكلت جداول للعملاء والمنتجات والطلبات مع ضمان سلامة البيانات.

طورت نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأسعار الهواتف المحمولة بناءً على تردد وحدة المعالجة المركزية (CPU) وذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ودقة الكاميرا وبيانات المبيعات، وتحسين الدقة من خلال المعالجة المسبقة وهندسة الميزات.

أنشأت تطبيق ويب قائم على Streamlit للتفاعل في الوقت الفعلي مع المستخدمين، مما يتيح تنبؤات فورية بالأسعار بناءً على مواصفات الهواتف المحمولة.

بنيت لوحات معلومات تفاعلية في Power BI لتصور رؤى الأعمال الرئيسية، بما في ذلك اتجاهات المبيعات وسلوك الشراء لدى العملاء وتحليل الإيرادات.

أتمتت استرجاع البيانات ومعالجتها باستخدام استعلامات SQL، مما أدى إلى تحسين الكفاءة في إعداد تقارير ذكاء الأعمال.

التقنيات: Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn