تحليل قاعدة بيانات طلاب مدرسة

المشروع يهدف لتحليل أداء الطلاب وفهم العوامل المؤثرة على نتائجهم باستخدام تحليل البيانات والتعلم الآلي.

1. **معالجة البيانات**

* تنظيف القيم المفقودة وغير المناسبة.

* تحويل البيانات الفئوية لأرقام (Label/One-Hot Encoding).

* تقسيم البيانات لتدريب واختبار النموذج.

2. **التحليل الاستكشافي (EDA)**

* دراسة توزيعات درجات الرياضيات، القراءة، والكتابة.

* تحليل تأثير الجنس، الخلفية التعليمية، والأنشطة على الأداء.

* استخدام المخططات الشريطية والمبعثرة لفحص العلاقات بين المتغيرات.

3. **التنبؤ بالأداء (ML Model)**

* بناء نموذج لتوقع درجات الطلاب باستخدام الانحدار الخطي.

4. **تحليل المتغيرات المؤثرة**

* تحديد أهم العوامل باستخدام Feature Importance.

* دراسة العلاقات المعقدة بين المتغيرات.

5. **تصور البيانات**

* مخططات شريطية لتوزيع الدرجات.

* مخططات مبعثرة للعلاقات بين الأنشطة والدرجات.

* مخططات دائرية لتوزيع الطلاب حسب الجنس أو فئات الأداء.