house analysis

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات المنازل بهدف استخراج رؤى ومعارف تساعد في فهم العوامل المؤثرة على الأسعار. استخدمت مكتبة Pandas في بايثون لمعالجة البيانات، تنظيفها، وتحليلها إحصائيًا. تضمن المشروع استيراد بيانات المنازل من ملف CSV، إزالة القيم المفقودة، دراسة العلاقات بين المساحة والسعر وعدد الغرف، وتطبيق أساليب تحليل وصفي لعرض الاتجاهات العامة في البيانات.

المهام الأساسية:

استيراد البيانات ومعالجتها باستخدام Pandas.

? تنظيف البيانات من القيم المفقودة أو الشاذة.

تحليل العلاقات بين المتغيرات (مثل السعر، المساحة، وعدد الغرف).

عرض إحصائيات وصفية ورسوم بيانية لتوضيح النتائج.

استخراج مؤشرات تساعد في التنبؤ بأسعار المنازل مستقبلاً.

الأدوات والتقنيات:

اللغة: Python

المكتبات: Pandas، NumPy، Matplotlib / Seaborn

البيانات: ملف CSV يحتوي على معلومات المنازل (السعر، المساحة، عدد الغرف، الموقع...)