تحليل البيانات الاقتصادية العالمية باستخدام Python وبيانات البنك الدولي (2010–2023)

تواجه العديد من الجهات صعوبة في فهم العلاقة بين المؤشرات الاقتصادية المختلفة وتأثيرها على التنمية الاقتصادية بين الدول. لذلك هدفت هذه الدراسة إلى تحليل البيانات الاقتصادية العالمية لفهم العلاقات بين بعض المؤشرات الرئيسية مثل نمو الناتج المحلي الإجمالي، انتشار الإنترنت، معدل التضخم، معدل البطالة، والحد الأدنى للأجور وتأثيرها على مؤشر التنمية البشرية (HDI).

لحل هذه المشكلة، قمت بجمع البيانات من مصادر موثوقة مثل البنك الدولي وتقارير مؤشر التنمية البشرية، ثم قمت بتنظيف البيانات ومعالجتها ودمج عدة مجموعات بيانات في قاعدة بيانات موحدة تغطي الفترة من 2010 إلى 2023.

بعد ذلك تم تطبيق أساليب التحليل الإحصائي مثل معامل الارتباط (Pearson Correlation) والانحدار الخطي لتحليل العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية المختلفة. كما تم استخدام الرسوم البيانية وتقنيات تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم الأنماط والاتجاهات داخل البيانات.

ساعد هذا التحليل في توضيح العلاقات بين المؤشرات الاقتصادية والتنموية بين الدول، مما يوفر رؤية أوضح يمكن الاستفادة منها في فهم العوامل المرتبطة بالتنمية الاقتصادي