تحليل الانحدار لبيانات التأمين (Insurance Data Regression Analysis)

تفاصيل مشروع: تحليل بيانات تأمينية باستخدام الانحدار البسيط والمتعدد

في هذا المشروع، قمت بتطبيق نماذج انحدار بسيطة ومتعددة (Polynomial & Simple Regression) على بيانات تأمينية حقيقية بهدف التنبؤ بتكلفة التأمين بناءً على خصائص العملاء.

الخطوات التي تم تنفيذها:

معالجة البيانات وتحضيرها (Data Preprocessing):

شملت تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات النوعية (Categorical) إلى شكل رقمي باستخدام الترميز (Encoding).

تطبيق نموذج الانحدار البسيط (Simple Regression):

لتحديد العلاقة بين متغير واحد (مثل العمر أو عدد الأطفال) وتكلفة التأمين.

تطبيق نموذج الانحدار المتعدد (Polynomial Regression):

لتوسيع النموذج وجعله أكثر دقة باستخدام حدود متعددة للمتغيرات (Higher Degree Terms).

اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing):

للتحقق من مدى أهمية المتغيرات في التأثير على المتغير المستهدف.

تحليل التباين (ANOVA):

لتقييم جودة النماذج ومعرفة مدى تأثير المتغيرات المستقلة على المتغير التابع.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python

مكتبة Scikit-learn (لتطبيق النماذج)

مكتبة Pandas وNumPy (لمعالجة البيانات)

مكتبة Statsmodels (لتحليل ANOVA والاختبارات الإحصائية)

مكتبة Matplotlib وSeaborn (لتحليل البيانات بصريًا)