Bike Sharing Data Analysis

يهدف هذا المشروع إلى استخراج رؤى قيّمة من بيانات مشاركة الدرجات لتعزيز عملية اتخاذ القرارات المالية، وتحسين تجربة العملاء، وزيادة التركيز على الاوقات التي يحتاج العملاء للدرجات اليها، يعتمد المشروع على تقنيات تحليل البيانات المتقدمة وتعلم الآلة لدراسة الأنماط والسلوكيات للعملاء.

جمع البيانات وتنظيفها:

دمج البيانات من أنظمة مختلفة (قواعد البيانات، ملفات CSV، واجهات برمجية).

معالجة القيم المفقودة أو غير الصحيحة.

تحليل الذروة الاستهلاكية والفئات الأكثر شيوعًا.

النمذجة التنبؤية:

تطبيق خوارزميات التصنيف (Classification) .

التقسيم (Segmentation):

تجميع العملاء باستخدام خوارزمية K-Means بناءً على اوقات استخدامهم للدرجات.

لوحات التحكم (Dashboards):

تصميم لوحات تفاعلية (streamlit) لعرض النتائج مثل:

تقارير عن اعلى الاوقات فى استخدام الدرجات.

توقعات ذروة الاستخدام المستقبل .

التقنيات المستخدمة:

البرمجة: Python (مكتبات Pandas, Scikit-learn أو numpy

قواعد البيانات: SQL لاستخراج البيانات.

أدوات تصور البيانات: Matplotlib, Seaborn, Tableau.