تحليل سوق العقارات في مدريد: مشروع متكامل للتنبؤ بأسعار الشقق السكنية
تفاصيل العمل
?️ تحليل سوق العقارات في مدريد
مشروع متكامل للتنبؤ بأسعار الشقق السكنية
Madrid Real Estate Price Prediction & Market Analysis
? الهدف من المشروع
بناء نموذج ذكي يعتمد على البيانات للتنبؤ بأسعار الشقق السكنية في مدينة مدريد، بهدف دعم المستثمرين والمشترين وصنّاع القرار العقاري في تقييم العقارات واتخاذ قرارات استثمارية دقيقة مبنية على التحليل الإحصائي والنماذج التنبؤية.
1️⃣ تنظيف البيانات المتقدم (Advanced Data Cleaning)
? وصف العمل
تهيئة بيانات عقارية كبيرة ومعقدة لتكون صالحة للتحليل الإحصائي وبناء النماذج التنبؤية.
? كيفية التنفيذ
تحميل Dataset يحتوي على:
21,742 عقار
58 متغير (Features)
فحص القيم المفقودة:
حذف الأعمدة ذات القيم المفقودة بنسبة 100%
معالجة القيم المفقودة الجزئية حسب طبيعة المتغير
معالجة القيم الشاذة:
إزالة القيم الصفرية غير المنطقية (مساحة = 0، سعر = 0)
استخدام IQR وBoxplots لاكتشاف Outliers
هندسة البيانات:
استخراج اسم الحي من العنوان النصي
توحيد تنسيق الوحدات (المساحة – السعر)
تحويل المتغيرات النصية لصيغة قابلة للتحليل
? الأدوات المستخدمة
Python
Pandas
NumPy
? المهارات المُبرزة
Data Wrangling
Feature Engineering
Handling Missing & Outlier Data
2️⃣ التحليل الإحصائي الشامل (Exploratory Data Analysis – EDA)
? وصف العمل
تحليل شامل لاكتشاف الأنماط والعلاقات داخل البيانات وفهم ديناميكية سوق العقارات في مدريد.
? التحليل الأحادي المتغير (Univariate Analysis)
كيفية التنفيذ
تحليل توزيع:
المساحات
عدد الغرف
عدد الحمامات
الأسعار
استخدام:
Histograms
Boxplots
تحليل توزيع العقارات على الأحياء
الهدف
فهم سلوك البيانات
كشف التفاوت السعري بين المناطق
? التحليل الثنائي المتغير (Bivariate Analysis)
كيفية التنفيذ
دراسة العلاقة بين:
المساحة والسعر
عدد الغرف والسعر
إنشاء Heatmap للارتباط (Correlation Matrix)
مقارنة متوسط الأسعار بين الأحياء المختلفة
الهدف
تحديد المتغيرات الأكثر تأثيرًا
دعم القرارات المتعلقة باختيار Features للنماذج
? الأدوات المستخدمة
Matplotlib
Seaborn
? المهارات المُبرزة
Statistical Analysis
Data Visualization
Pattern Recognition
3️⃣ الإجابة على الأسئلة الاستراتيجية
❓ السؤال الرئيسي
ما العامل الأكثر تأثيرًا على سعر الشقة في مدريد: المساحة أم الموقع؟
? كيفية التحليل
تثبيت المساحة
مقارنة الأسعار عبر أحياء مختلفة
تحليل الفروقات السعرية داخل نفس النطاق المساحي
? النتيجة
? الموقع هو العامل الحاسم
نفس الشقة من حيث المساحة قد يختلف سعرها بنسبة كبيرة جدًا حسب الحي، مما يبرز الأهمية القصوى للموقع في التقييم العقاري.
? القيمة التحليلية
دعم استراتيجيات الاستثمار طويل الأجل
توجيه المستثمرين للأحياء ذات العائد الأعلى
4️⃣ بناء النماذج التنبؤية (Predictive Modeling)
? النموذج الأول:
الانحدار الخطي البسيط (Simple Linear Regression)
وصف النموذج
التنبؤ بسعر الشقة اعتمادًا على المساحة فقط
التطبيق على حي Recoletos كنموذج مرجعي
الهدف : فهم التأثير المباشر للمساحة
بناء Baseline Model
? النموذج الثاني: الانحدار الخطي المتعدد (Multiple Linear Regression)
كيفية التنفيذ
إدخال متغيرات إضافية:
المساحة
عدد الغرف
عدد الحمامات
تقييم التحسن في:
R²
Adjusted R²
الهدف
تحسين دقة التنبؤ
تحليل الأثر النسبي لكل متغير
? النموذج الثالث: المتغيرات الوهمية (Dummy Variables Model)
كيفية التنفيذ
تحويل أسماء الأحياء إلى Dummy Variables
دمج:
المساحة
الموقع
بناء نموذج شامل يمثل السوق بالكامل
الهدف
قياس تأثير كل حي على السعر
تمكين المقارنات بين المناطق
? الأدوات المستخدمة
Statsmodels
Python
? المهارات المُبرزة
Regression Modeling
Feature Encoding
Model Interpretation
? القيمة المضافة للعميل
1️⃣ قرارات استثمارية مدعومة بالبيانات
تقييم أي عقار في ثوانٍ
تحديد الأحياء الأعلى ربحية
تقليل مخاطر الاستثمار
2️⃣ توفير الوقت والجهد
تحليل آلي دقيق
تقارير واضحة لغير المتخصصين
بديل ذكي للتقييم اليدوي
3️⃣ قابلية التطوير والتوسع
تطبيق النموذج على مدن أخرى
إضافة متغيرات مستقبلية:
عمر العقار
حالة التشطيب
القرب من الخدمات
تكامل مع منصات PropTech
?️ الأدوات والتقنيات المستخدمة
Python
Pandas & NumPy
Matplotlib & Seaborn
Statsmodels
Jupyter Notebook
? مؤشرات الأداء (KPIs)
?️ 21,342 عقار محلل
?️ 140 حي في مدريد
? نماذج ذات دقة إحصائية عالية
? تحليلات مرئية سهلة الفهم
? هذا المشروع يبرز قدرتي على:
✅ تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ
✅ بناء نماذج تنبؤية واقعية
✅ دعم القرارات الاستثمارية بالتحليل الإحصائي
✅ تبسيط النتائج التقنية لغير المتخصصين