محلل بيانات عقارية: تحليل سوق Airbnb وتوقعات الأسعار.

مت في هذا المشروع بتحليل بيانات قوائم Airbnb لاستخراج رؤى دقيقة تساعد المستثمرين والمؤجرين على فهم ديناميكيات السوق. لم يقتصر العمل على تنظيف البيانات فحسب، بل شمل تحويل البيانات الخام إلى ميزات (Features) تعطي صورة أوضح عن العوامل المؤثرة في السعر.

أبرز ما قمت به في المشروع:

معالجة البيانات (Data Cleaning): تنظيف البيانات وتوحيد المعايير (Standardization) لضمان دقة المقارنات بين العقارات.

هندسة الميزات (Feature Engineering): ابتكار متغيرات جديدة من البيانات الخام لفهم العلاقة بين مواصفات العقار وسعره.

تحليل التسعير والتوافر: دراسة كيفية تغير الأسعار بناءً على الموقع، نوع العقار، والتوفر على مدار العام.

الرؤى البصرية (Visual Insights): بناء مخططات بيانية توضح توزيع الأسعار والارتباطات بين خصائص القوائم المختلفة.

القيمة المضافة: يساعد هذا التحليل أصحاب العقارات في تحديد "السعر العادل" للمنافسة، ومعرفة الميزات التي ترفع من قيمة العقار في نظر المستأجرين.