Medical Insurance Cost Dataset analysis through Python

وصف العمل المنجز لتحليل Medical Insurance Cost Dataset

قمتُ بإجراء تحليل شامل لبيانات تكاليف التأمين الطبي بهدف فهم العوامل المؤثرة على التكلفة، وذلك من خلال الخطوات التالية:

تنظيف ومعالجة البيانات: التعامل مع القيم المفقودة والتأكد من دقة المتغيرات.

التحليل الاستكشافي (EDA): دراسة توزيع الأعمار، الجنس، مؤشر كتلة الجسم (BMI)، عادة التدخين، والمنطقة الجغرافية، وربطها بمستويات تكلفة التأمين.

اكتشاف العلاقات: تحليل الترابط بين المتغيرات (مثل تأثير التدخين وارتفاع الـBMI على زيادة التكلفة).

النمذجة التنبؤية: بناء نموذج انحدار خطي للتنبؤ بتكلفة التأمين اعتمادًا على العوامل المختلفة، مع تقييم دقة النموذج.

استخلاص النتائج: تحديد أهم المتغيرات المؤثرة على التكلفة (التدخين، مؤشر كتلة الجسم، والعمر من أبرز العوامل).

التصورات البيانية: إنشاء رسوم بيانية ولوحات توضيحية تساعد على تبسيط النتائج وعرضها بشكل بصري واضح.

تقرير نهائي: تلخيص النتائج في ملف منظم يوضح الرؤى المستخلصة ويقترح كيفية الاستفادة منها في اتخاذ قرارات تخص تسعير التأمين.