Car Sales Analysis & Price Prediction — تحليل مبيعات السيارات والتنبؤ بالأسعار باستخدام ML وPython

أنشأت مشروعًا متكاملًا لتحليل بيانات مبيعات السيارات مع تطبيق خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بأسعار البيع. المشروع يغطي دورة كاملة من معالجة البيانات حتى بناء نموذج تنبؤ فعال.

المراحل الرئيسية في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، البيانات المكررة، وتصحيح القيم غير المتسقة. بالإضافة إلى إنشاء أعمدة جديدة مثل سنة البيع وشهر البيع.

التحليل الاستكشافي (EDA): إجراء تحليلات مدعومة برسوم بيانية لفهم أنماط المبيعات حسب العلامة التجارية، نوع ناقل الحركة، الألوان، ونوع الهيكل.

الكشف عن القيم الشاذة (Outliers): استخدام طريقة IQR لاكتشاف وإزالة القيم المتطرفة في الأسعار وعدّاد الكيلومترات للحصول على بيانات أنظف.

نموذج التنبؤ بالأسعار: بناء نموذج انحدار خطي (Linear Regression) للتنبؤ بسعر السيارة بالاعتماد على الخصائص الأساسية. تم تقييم النموذج باستخدام مؤشرات MAE, RMSE, R².

أبرز الميزات:

-تحليل متكامل للبيانات يوضح أنماط المبيعات وسلوك السوق.

-رسوم بيانية شاملة باستخدام Matplotlib وSeaborn.

-نموذج تنبؤ عملي يمكن توسيعه ليشمل خوارزميات متقدمة.

-مشروع منظم وموثق باستخدام Jupyter Notebook لسهولة المتابعة والفهم.

-الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn.