Titanic Data Storytelling Presentation Using PowerPoint

نظرة عامة على المشروع Overview:

في هذا المشروع، قمت بتحليل مجموعة بيانات Titanic الشهيرة لاستكشاف العوامل التي أثرت على نجاة الركاب. بدأ التحليل بتنظيف البيانات وتحليل استكشافي للبيانات (EDA) باستخدام Python لفهم الأنماط في البيانات وتحديد المتغيرات الرئيسية التي تؤثر على معدلات النجاة.

بعد التحليل، تم تحويل النتائج إلى عرض تقديمي قصصي (Storytelling) باستخدام PowerPoint لتوضيح أهم الأنماط بصريًا بطريقة جذابة وسهلة الفهم، مع التركيز على تأثير الجنس، درجة المقصورة، العمر، وحجم العائلة على احتمالية النجاة.

الأدوات المستخدمة:

-> Python (Pandas, Matplotlib / Seaborn)

-> PowerPoint

الخطوات الرئيسية:

-> تنظيف وتحضير البيانات

-> التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) باستخدام Python

-> تصور البيانات لتحديد الأنماط

-> تحويل الرؤى التحليلية إلى عرض تقديمي قصصي Storytelling

-> تقديم النتائج الرئيسية عبر عرض PowerPoint منظم

أهم النتائج:

-> ركاب الإناث كانوا أكثر احتمالًا للنجاة مقارنة بالذكور.

-> ركاب الدرجة الأولى (First Class) كان لديهم معدل نجاة أعلى من ركاب الدرجة الثانية والثالثة.

-> الأطفال الصغار لديهم فرصة أكبر للنجاة مقارنة بالكبار.

-> وجود أفراد من العائلة مع الراكب (زوج/أبناء/إخوة) أثر إيجابيًا على احتمالية النجاة.

الرسوم البيانية والتمثيلات البصرية ساعدت في فهم الأنماط بطريقة سهلة وسريعة.