عالم بيانات

وصف المشروع: تصنيف بيانات مبيعات سيارات BMW باستخدام التعلم الآلي

في هذا المشروع، قمت بتطبيق خوارزميات التعلم الآلي على مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول مبيعات سيارات BMW. الهدف كان تصنيف السيارات بناءً على خصائصها المختلفة مثل السعر، النوع، والمواصفات، مما يساعد في فهم أنماط المبيعات وتوجيه استراتيجيات التسويق.

المراحل التي تم تنفيذها:

استكشاف البيانات (EDA): تحليل البيانات الأولي لفهم التوزيع والارتباطات بين المتغيرات.

تحضير البيانات: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتحويل المتغيرات اللازمة.

تطبيق خوارزميات التصنيف: استخدام خوارزميات مثل K-Nearest Neighbors (KNN) وRandom Forest لتصنيف السيارات.

تحليل النتائج: تقييم جودة النماذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix).

الفائدة:

تصنيف دقيق: تقسيم السيارات إلى فئات بناءً على خصائصها المختلفة.

رؤية تسويقية: تقديم رؤى حول أنماط المبيعات وتوجيه استراتيجيات التسويق.

تطبيق عملي: عرض كيفية استخدام خوارزميات التصنيف في حل مشكلات الأعمال.