تحليل بيانات قطارات باستخدام بايثون – ملف TrainRidesCleaned.csv

وصف المشروع:

سأقوم بتحليل شامل لبيانات ملف TrainRidesCleaned.csv باستخدام لغة البرمجة بايثون، بهدف استخراج رؤى قيمة، التعرف على الأنماط، وإنشاء رسوم بيانية تساعد في فهم سلوك الرحلات، الأداء، والاتجاهات. هذا التحليل مناسب لشركات النقل، المهتمين بتحليل البيانات، أو أي شخص يرغب في اتخاذ قرارات مبنية على بيانات رحلات القطارات.

ماذا ستحصل عليه (المخرجات):

تنظيف البيانات وتجهيزها:

التأكد من أن البيانات خالية من القيم المفقودة، التكرارات، وأي أخطاء في الصيغ.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

الإحصائيات الأساسية لكل الأعمدة (المتوسط، الوسيط، القيم القصوى والصغرى).

رسوم بيانية مثل الهيستوجرام، المخططات العمودية، وصناديق البيانات لتوضيح الأنماط.

تحليل الترابط بين الأعمدة لفهم العلاقات بينها.

تحليل الاتجاهات والرؤى:

تحليل الرحلات لكل محطة، أكثر المسارات استخدامًا، وأوقات الذروة للرحلات.

كشف الأنماط غير الاعتيادية أو الشاذة في الرحلات.

رسوم بيانية تفاعلية (اختياري):

استخدام مكتبات مثل Matplotlib، Seaborn، أو Plotly لإنشاء مخططات تفاعلية.

كود بايثون موثق بالكامل:

كود جاهز للتشغيل مع تعليقات واضحة، لتسهيل متابعة كل خطوة من التحليل.

الأدوات والمكتبات المستخدمة:

Python 3.x

Pandas (معالجة وتحليل البيانات)

NumPy (الحسابات العددية)

Matplotlib / Seaborn (الرسوم البيانية)

خطوات تنفيذ المشروع:

تحميل ملف TrainRidesCleaned.csv باستخدام pandas.

فحص البيانات وتنظيفها (التعامل مع القيم المفقودة، التكرارات، وتصحيح الصيغ).

إنشاء الإحصائيات الأساسية لكل الأعمدة.

إنشاء رسوم بيانية لتوضيح أهم الرؤى:

توزيع الرحلات لكل محطة.

أكثر أوقات الرحلات استخدامًا.

تحليل أوقات الذروة للرحلات.

إجراء تحليل الترابط بين الأعمدة لتحديد العلاقات المهمة.

تلخيص النتائج والرؤى في تقرير أو ملف Jupyter Notebook مع الرسوم البيانية.

تسليم كود بايثون نظيف مع التعليقات ودليل مختصر لتشغيله.