لوحة تحكم تفاعلية لتحليل بيانات Ford GoBike – Interactive Analytics Dashboard

قمت بتصميم وتطوير لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard) لتحليل بيانات أكثر من 41,000 رحلة دراجات في مدينة سان فرانسيسكو، باستخدام مكتبات Python المتقدمة في مجال تحليل البيانات وعرضها بصرياً.

? الهدف من المشروع:

تحويل بيانات خام (Raw Data) إلى لوحة تحكم ذكية وأنيقة تساعد صانع القرار على فهم أنماط الاستخدام، سلوك المستخدمين، وأداء المحطات — بنظرة واحدة، بدون الحاجة لفتح ملفات إكسيل أو كتابة أي كود.

?️ التقنيات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy) – لتنظيف ومعالجة البيانات

Plotly & Dash – لبناء الرسوم البيانية التفاعلية ولوحة التحكم

HTML/CSS – لتصميم واجهة مستخدم احترافية ومتجاوبة

Jupyter Notebook – للتحليل الاستكشافي (EDA)

? مكونات لوحة التحكم:

4 بطاقات مؤشرات أداء (KPIs): إجمالي الرحلات، متوسط المدة، نسبة المشتركين، عدد المحطات النشطة

تحليل زمني: توزيع الرحلات حسب ساعات اليوم وأيام الأسبوع بشارت خطي وأعمدة

تحليل المستخدمين: مقارنة بين المشتركين والعملاء (Donut Chart) + توزيع الجنس

تحليل المحطات: أكثر 8 محطات استخداماً بتصميم بصري أنيق

4 فلاتر تفاعلية: نوع المستخدم، الجنس، الفئة العمرية، وساعات اليوم — كل فلتر بيحدّث كل الشاشة لحظياً

✨ مميزات التصميم:

واجهة احترافية بدون سكرول — كل شيء يظهر في شاشة واحدة

ألوان متناسقة وخطوط حديثة (Inter Font)

تأثيرات Hover ناعمة وظلال متدرجة على البطاقات

رسوم بيانية بحواف مستديرة وخلفيات شفافة تندمج مع التصميم

تجربة مستخدم سلسة وبديهية

? هيكل المشروع:

? Interactive Dashboard

├── ? data/ → البيانات الخام والمعالجة

├── ? scripts/ → سكربتات المعالجة والتنظيف

├── ? notebooks/ → التحليل الاستكشافي (EDA)

├── ? dashboard/ → لوحة التحكم التفاعلية

│ ├── app.py → نقطة التشغيل الرئيسية

│ ├── callbacks.py → منطق التفاعل والفلترة

│ ├── components/ → مكونات الواجهة (فلاتر، شارتات، KPIs)

│ └── assets/ → التنسيق (CSS)

└── ? README.md