تحليل بيانات الجريمة (Crime Analysis)

في هذا المشروع، قمت بتحويل بيانات الجرائم الخام لمدينة سان فرانسيسكو إلى رؤى استراتيجية وذكية. باستخدام مجموعة متكاملة من أدوات علم البيانات، صممت لوحات تحكم وتقارير تفاعلية لا تكتفي بعرض البيانات، بل تكشف عن الأنماط الخفية لتسهيل اتخاذ القرارات.

ما يميز هذا العمل؟

رؤية مكانية متقدمة: أنشأت خريطة تفاعلية تعرض أماكن وقوع الجرائم حسب تصنيفها، مما يوفر نظرة شاملة على التوزيع الجغرافي للجريمة ويسلط الضوء على النقاط الساخنة.

تحليل زمني مبتكر: صممت "ساعة الجريمة" (Crime Clock) لتحديد ساعات الذروة اليومية للنشاط الإجرامي، مما يكشف عن الأنماط الزمنية التي يمكن الاستفادة منها في التخطيط الأمني.

تصنيف ذكي للبيانات: طبقت خوارزميات تعلم آلي غير مُراقب، مثل K-Medoids والتحليل الهرمي (Hierarchical Clustering)، لتجميع الجرائم في مجموعات ذات خصائص متشابهة. هذا النهج يسهل فهم طبيعة الجرائم ويربط بينها بطرق غير تقليدية.

تقارير ديناميكية: قدمت تقارير ولوحات تحكم توضح توزيع الجرائم حسب الفئة والمجموعات المصنفة، مما يوفر فهمًا عميقًا لسلوك الجريمة في كل منطقة.

هذا المشروع يجسد قدرتي على استخدام التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي لتقديم حلول مبتكرة وفعالة لمشاكل معقدة في العالم الحقيقي.