تحليل إحصائي واستكشافي لبيانات ركاب السفينة تايتانيك باستخدام لغة R

قمت بقيادة فريق عمل لإجراء تحليل إحصائي شامل لمجموعة بيانات ركاب السفينة "تايتانيك"، بهدف استخراج الرؤى (Insights) وفهم العوامل الديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية التي أثرت على معدلات النجاة. تم التركيز في هذا المشروع على الدقة الإحصائية والتمثيل الصوري للبيانات لضمان خروج النتائج بشكل احترافي.

المهام التقنية التي قمت بها:

تجهيز وتنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Missing Values) وتهيئة البيانات للتحليل.

الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): حساب المقاييس الإحصائية الأساسية لفهم توزيع الأعمار، الفئات، والأسعار.

تحليل الارتباط (Correlation Analysis): دراسة العلاقات بين المتغيرات المختلفة (مثل الفئة، النوع، والسن) ومدى تأثيرها على فرص النجاة.

التمثيل البياني (Data Visualization): تحويل الأرقام إلى رسومات بيانية توضح التعقيدات الكامنة وراء البيانات.

الدور القيادي (Leadership):

بصفتي قائدة للفريق، توليت مسؤولية:

تنظيم سير العمل وتوزيع المهام التقنية بين أعضاء الفريق.

متابعة خطوات التحليل وضمان دقة النتائج الإحصائية.

مراجعة التقرير النهائي للتأكد من وضوح الرؤى المستخرجة.

التقنيات المستخدمة:

Language: R Programming.

Concepts: Statistical Analysis, Data Exploration (EDA), Correlation.

Tools: RStudio.

النتيجة المستخلصة:

أثبت التحليل أن النجاة لم تكن مرتبطة بعامل واحد فقط، بل كانت نتيجة تداخل معقد بين عدة عوامل (مثل الدرجة الاجتماعية والنوع)، مما يعكس قدرتي على تحليل المشكلات المعقدة التي لا تعتمد على إجابات مباشرة وبسيطة.