معالجة وتحليل بيانات العقارات

قمت بالعمل على مجموعة بيانات العقارات السكنية التي تحتوي على أكثر من 2900 سجل و80+ متغير، وتشمل خصائص تفصيلية عن المنازل مثل مساحة الأرض، نوع المنطقة السكنية، عدد الغرف، سنة البيع، حالة البيع، والمرافق المختلفة، مع التركيز على تحليل سعر البيع (SalePrice).

المهام التي قمت بها:

فحص البيانات واكتشاف القيم المفقودة والمتغيرات غير المكتملة

معالجة القيم الناقصة (NaN) والتعامل مع البيانات غير المتسقة

تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل الإحصائي

تحليل الخصائص المؤثرة على أسعار العقارات

دراسة العلاقة بين سعر البيع وكل من مساحة الأرض، نوع المنطقة، سنة البيع، وخصائص المنزل

إنشاء تصورات بيانية لشرح النتائج بشكل واضح

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas، Matplotlib، Seaborn)

تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning & Preprocessing)

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

تصور البيانات (Data Visualization)

النتائج:

تحسين جودة البيانات وجعلها جاهزة للتحليل والنمذجة

تحديد أهم العوامل المؤثرة على أسعار العقارات

تحويل بيانات معقدة إلى رؤى واضحة تساعد على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات