تحليل بيانات رحلات الطيران وأسعار التذاكر باستخدام Python

في هذا المشروع قمت بتحليل مجموعة بيانات حقيقية لرحلات الطيران، تشمل معلومات شركات الطيران، المدن، أوقات الرحلات، وأسعار التذاكر، للإجابة على أسئلة تجارية مهمة تخص قطاع الطيران.

الهدف من المشروع:

استخراج رؤى مفيدة من بيانات الطيران تساعد المسافرين وشركات الطيران على فهم عوامل تسعير التذاكر واختيار أفضل الرحلات من حيث السعر والوقت.

البيانات المستخدمة:

شركة الطيران، مدينة الإقلاع، مدينة الوصول، وقت الإقلاع، وقت الوصول، درجة الجلوس (اقتصادي/أعمال)، عدد الأيام المتبقية قبل الرحلة، سعر التذكرة.

أبرز التحليلات

- تكرار كل شركة طيران في البيانات

- توزيع أوقات الإقلاع والوصول

- أكثر مدن الإقلاع والوصول شيوعاً

- هل يختلف السعر من شركة لأخرى؟

- تأثير وقت الإقلاع والوصول على السعر

- تأثير المسار (المدينة → المدينة) على السعر

- كيف يرتفع السعر عند الحجز قبل يوم أو يومين فقط؟

- الفرق في السعر بين الدرجة الاقتصادية والأعمال

- متوسط سعر رحلة محددة لشركة بعينها بين مدينتين

التقنيات المستخدمة:

- Python

- Pandas - لقراءة وتحليل البيانات

- Matplotlib - للرسوم البيانية الأساسية

- Seaborn - لرسوم catplot و relplot المتقدمة

- Jupyter Notebook - بيئة التحليل

مميزات المشروع:

- يجيب على 9 أسئلة تجارية حقيقية بالبيانات

- رسوم بيانية واضحة لكل سؤال

- يمكن تطبيقه على أي dataset مشابه بتعديل بسيط

- الكود منظّم ومقروء وسهل الفهم