التحليل الاستكشافي لبيانات أسعار المنازل في كاليفورنيا

تم العمل على مجموعة بيانات California Housing بهدف فهم العوامل المؤثرة على أسعار المنازل وتحليل العلاقة بين الخصائص الديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية وبين القيمة المتوسطة للمنازل.

المهام المنجزة:

- استكشاف البيانات: فحص البيانات الأساسية، القيم المفقودة، والوصف الإحصائي للمتغيرات.

- التحليل البصري (Data Visualization):

- توزيع أسعار المنازل (Median House Value).

- العلاقة بين الدخل المتوسط وسعر المنزل.

- دراسة أثر العمر (House Age) على الأسعار.

- تحليل الارتباط (Correlation Matrix) بين المتغيرات.

- استخدام الرسوم البيانية (Scatter, Heatmap, Pairplot, KDE, Jointplot) لاكتشاف الأنماط.

- هندسة الخصائص (Feature Engineering): إنشاء متغيرات جديدة مثل:

RoomsPerHousehold: عدد الغرف لكل أسرة.

BedPerRoom: عدد غرف النوم لكل غرفة.

النتيجة:

الوصول إلى رؤى بصرية واضحة توضّح أن الدخل المتوسط (MedInc) والمتغيرات المرتبطة بالغرف والعمر تعتبر من أهم العوامل المؤثرة على أسعار المنازل في كاليفورنيا.

الأدوات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)