تحليل بيانات حوادث الطرق (Road Accidents Analytics) لعامي 2021-2022 باستخدام Power BI

في هذا المشروع، قمت بتحليل مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 196 ألف سجل لحوادث الطرق. الهدف الأساسي كان تحويل هذه البيانات إلى رؤى بصرية تفاعلية تساعد الجهات المعنية في فهم أنماط الحوادث وتحديد بؤر الخطر لاتخاذ إجراءات وقائية مبنية على الأرقام.

1. المشكلة (The Challenge):

كانت الجهات المعنية تواجه صعوبة في استخراج رؤى واضحة من البيانات الخام نظراً لضخامة حجمها وتعدد متغيراتها، مما أدى إلى:

- غياب رؤية واضحة للعلاقة بين "حدود السرعة" و "خطورة الحادث".

- صعوبة توزيع الموارد المرورية لعدم تحديد الأوقات (الأيام والشهور) التي تشهد ذروة الحوادث.

- تشتت البيانات الجغرافية وصعوبة ربطها بظروف الطقس والإضاءة.

2. الحل (The Solution):

قمت بتطوير لوحة تحكم تفاعلية شاملة توفر تحليلًا من عدة زوايا:

- تتبع المؤشرات الحيوية (KPIs): مراقبة إجمالي الإصابات (196K) وتصنيفها حسب الحدة (طفيفة، خطيرة، مميتة).

- التحليل الزمني والمكاني: مقارنة الأداء بين سنتين متتاليتين مع استخدام الخرائط التفاعلية لتحديد المدن الأكثر تضرراً.

- تحليل أنواع المركبات: توزيع الإصابات حسب نوع المركبة (سيارات، دراجات، حافلات) لاستهداف برامج التوعية.

- ربط العوامل البيئية: تحليل تأثير حالة سطح الطريق (مبلل، جاف، جليد) وظروف الإضاءة على معدلات وقوع الحوادث.

3. الأدوات والتقنيات المستخدمة:

- Microsoft Power BI: لبناء وتصميم الواجهات التفاعلية.

- DAX Functions: لبرمجة مقاييس متقدمة (Measures) مثل نسبة التغير السنوي (YoY) وإجمالي الإصابات التراكمي.

- Power Query: لتنظيف وتجهيز البيانات الضخمة وتصنيف أنواع المركبات.

- Data Visualization: اختيار أفضل المخططات (Treemaps, Area Charts) لتبسيط عرض البيانات المعقدة.