AI Stability Optimizer – نظام تحليلي لتقييم استقرار البيانات وتقديم التوصيات باستخدام تعلم الآلة

قمت بتطوير مشروع AI Stability Optimizer لتحليل استقرار البيانات وتقديم توصيات ذكية باستخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة (XGBoost) وتحليل الشرح التفسيري للنماذج (SHAP). يهدف النظام إلى مساعدة المستخدمين على فهم ديناميكيات البيانات، التنبؤ بالنتائج المستقبلية، وتحسين الاستراتيجيات القائمة على البيانات.

وظائف المشروع الرئيسية

تشغيل التحليل عبر واجهة الأوامر (CLI)

تنفيذ تحليل البيانات وعرض النتائج مباشرة في الطرفية باستخدام الأمر:

python main.py

لوحة تحكم تفاعلية

تشغيل واجهة ويب تفاعلية باستخدام Streamlit:

streamlit run dashboard.py

يمكن للمستخدم رفع ملفات Excel (.XLSX) لتحليل البيانات (حد أقصى 200MB)

عرض مقاييس الاستقرار والرسوم البيانية التفاعلية

الحصول على التوصيات في الوقت الفعلي

تصدير تقارير PDF جاهزة

أهم المخرجات بناءا على البيانات

التوصية المثلى للاستقرار:

أفضل حجم RENKO:

احتمالية الغد: %

معدل النجاح التاريخي: %

متوسط العائد

عرض أفضل أحجام RENKO المستقرة

رسوم بيانية تفاعلية تبين العلاقة بين الاستقرار ومعدل النجاح

التنبؤات الفورية بناءً على القيمة الحالية للبيانات

التقنيات المستخدمة

Python

XGBoost لتعلم الآلة

SHAP لتفسير النموذج وتحليل الخصائص المؤثرة

Streamlit لتطوير لوحة تحكم تفاعلية

Pandas وMatplotlib وSeaborn للمعالجة البصرية للبيانات

مميزات المشروع

نظام تفاعلي وسهل الاستخدام لتحليل البيانات

توصيات مبنية على بيانات حقيقية وتحليل استقرارية متقدم

دعم تصدير تقارير PDF جاهزة للمراجعة

القدرة على التعامل مع ملفات كبيرة وتحليلها في الوقت الفعلي