تحليل بصري لبيانات سوق العملات الرقمية باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بصري لبيانات سوق العملات الرقمية باستخدام Python بهدف فهم حركة السوق بشكل أوضح وتحويل البيانات الخام إلى نتائج قابلة لدعم اتخاذ القرار.

فكرة المشروع

اعتمدت على تحليل بيانات السوق الحالية للعملات الرقمية واستخدام تقنيات Data Visualization لعرض توزيع الأسعار باستخدام Log Scale لتوضيح الفروق الكبيرة بين العملات، وتحليل القيمة السوقية Market Cap لتحديد العملات المسييطرة، وتحليل حجم التداول Trading Volume لقياس السيولة، وعرض أفضل 10 عملات من حيث القيمة السوقية، وأعلى وأقل العملات أداءً خلال 24 ساعة، بالإضافة إلى إنشاء Heatmap لتحليل درجة التقلب، وتصميم Bubble Chart لعرض العلاقة بين القيمة السوقية والتغير اليومي وحجم التداول.

الأدوات المستخدمة

Python

Pandas

Matplotlib

Seaborn

Plotly

ما يميز المشروع

لم أكتفِ بعرض الرسوم البيانية فقط، بل ركزت على تفسير النتائج وربطها بحركة السوق الفعلية لاستخراج مؤشرات تساعد في تحديد العملات ذات السيطرة السوقية، وفهم مستوى السيولة، وقياس درجة التقلب، وتحديد أفضل وأسوأ أداء يومي.