UK Train Rides

مشروع تحليل بيانات السكك الحديدية في المملكة المتحدة، بقيادة يوسف أحمد، يهدف إلى تحسين عمليات القطارات وتجربة العملاء من خلال تحليل 31,653 معاملة خلال الفترة من ديسمبر 2023 حتى أبريل 2024، باستخدام مجموعة بيانات "Railway_clean.csv". اعتمد المشروع على أدوات Python (مثل Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib) بالإضافة إلى Power BI.

أبرز مخرجات المشروع:

لوحات Power BI التفاعلية:

تحليل التذاكر: مبيعات بلغت £742 ألف، ونسبة استخدام بطاقات الخصم (Railcards) وصلت إلى 33.91%.

تحليل الرحلات: 18,000 رحلة وصلت في موعدها، مقابل 1,062 رحلة تأخرت.

التقارير:

تقارير تقنية وتقارير موجهة للأعمال تتضمن تصورات مرئية مثل الرسوم البيانية لأسباب التأخير.

البرمجة بلغة Python:

تم استخدام السكربتات في تنظيف البيانات، والتحليل الاستكشافي، والنمذجة. جميع الشفرات محفوظة على GitHub (بشكل خاص).

اعتمد الفريق منهجية Agile مع اجتماعات منتظمة عبر Microsoft Teams، لتنظيف البيانات وتحليل الاتجاهات وبناء اللوحات التفاعلية بشكل تدريجي ومنهجي.

أبرز النتائج والتوصيات:

تحسين البنية التحتية الخاصة بالإشارات.

زيادة عدد القطارات خلال أوقات الذروة (7–8 صباحاً و5–6 مساءً).

التركيز على تسويق التذاكر الفاخرة (First Class).

يعزز هذا المشروع قدرة مشغلي السكك الحديدية في المملكة المتحدة على اتخاذ قرارات مدروسة تستند إلى البيانات، بهدف تحسين الجدولة وزيادة رضا الركاب.