Preprocessing_&_Visualization on Flight dataset

اشتغلت على بيانات رحلات الطيران وقمت بعملية معالجة كاملة للبيانات (Data Preprocessing) بالإضافة إلى تحليل بصري (Visualization) لتجهيزها للتحليل والنماذج التنبؤية.

المعالجة شملت:

تنظيف البيانات والتعامل مع القيم الناقصة أو غير المتسقة.

توحيد وتطبيع الخصائص الرقمية لرفع جودة البيانات.

ترميز البيانات الفئوية مثل أكواد شركات الطيران والمطارات وأسباب التأخير.

إعادة هيكلة البيانات لتناسب التدريب والتقييم لاحقًا.

التحليل البصري شمل:

إنشاء رسوم بيانية لفهم أنماط الرحلات وتوزيعات التأخير.

تحديد أهم العوامل المؤثرة على التأخير مثل وقت الإقلاع والطقس وعمليات شركات الطيران.

دراسة العلاقات بين الخصائص المختلفة لاستخراج رؤى أعمق.

النتيجة:

المشروع حسّن من موثوقية البيانات وكشف عن مؤشرات مهمة من خلال التصوير البصري، مما جعله جاهز للاستخدام في النماذج التنبؤية المتقدمة.

الأدوات المستخدمة: Pandas, Matplotlib, Seaborn