تحليل بيانات الحوادث المرورية وتقييم المخاطر (Traffic Accident Analytics) | Power BI

نبذة عن المشروع:

كيف يمكن للبيانات أن تساهم في إنقاذ الأرواح وتقليل الخسائر المادية؟

في هذا المشروع، قمت بتطوير لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) شاملة لتحليل أكثر من 144 ألف حادث مروري، وما يقرب من 196 ألف إصابة. يهدف هذا التحليل إلى مساعدة جهات اتخاذ القرار (مثل شركات التأمين، إدارة المرور، وشركات النقل اللوجستي) في فهم الأسباب الجذرية للحوادث، وتحديد الأماكن والأوقات الأكثر خطورة، لمساعدتهم في وضع خطط استباقية لتقليل المخاطر.

الهدف من لوحة التحكم:

تتبع المؤشرات الحيوية (KPIs) للحوادث والإصابات والوفيات ومقارنتها بالعام السابق لقياس مدى تحسن السلامة على الطرق.

تحليل العوامل البيئية (حالة الطقس، الإضاءة، وحالة الطريق) وتأثيرها المباشر على معدل الحوادث.

تقديم تحليل جغرافي وزمني لتحديد المناطق (Hotspots) جغرافياً وزمنياً.

التقنيات والمهارات المستخدمة (Technical Highlights):

التحليل الزمني المتقدم (Time-Series Analysis): استخدام دوال DAX و Time Intelligence لمقارنة معدلات الحوادث والوفيات بين عامي 2021 و 2022 بشكل شهري، بالإضافة لحساب نسب التغير المئوية (YoY %).

التحليل الجغرافي (Geospatial Analysis): دمج الخرائط التفاعلية وتحديد أكثر المدن والتقاطعات المرورية تسجيلاً للحوادث.

تصميم واجهة المستخدم (UI/UX): تصميم واجهة تنقل (Navigation) احترافية مكونة من 4 صفحات (الرئيسية، نظرة عامة، التحليل الزمني، والتحليل الجغرافي) لتسهيل قراءة البيانات المعقدة وعرضها بشكل مريح للعين.

أهم النتائج والرؤى المستخرجة (Key Insights):

تحسن ملحوظ في السلامة: أظهرت البيانات انخفاضاً في إجمالي الحوادث بنسبة 11.7%، والأهم من ذلك انخفاض معدل الوفيات (Fatalities) بنسبة مذهلة بلغت 33.29% مقارنة بالعام السابق.

مفاجآت العوامل البيئية: على عكس الشائع، الغالبية العظمى من الإصابات (73.84%) حدثت في وضح النهار (Daylight)، مما يوجه الانتباه إلى أن السرعة أو الزحام قد يكونان عاملين أخطر من الرؤية الليلية.

المناطق والطرق الأكثر خطورة: تصدرت المناطق الحضرية (Urban Areas) بنسبة 61.9% من الإصابات، وكانت الطرق الفردية (Single Carriageway) هي الساحة الأكبر للحوادث.

ذروة الخطر (زمنياً ومكانياً): يعتبر يوم السبت هو اليوم الأعلى تسجيلاً للحوادث (51 ألف حادث)، بينما تصدرت مدينة برمنجهام (Birmingham) قائمة أكثر 10 مدن خطورة.

المركبات المتورطة: سيارات الملاكي (Cars) كانت المتسبب الأول بفارق ضخم (155 ألف سيارة)، تليها الشاحنات (Vans) والدراجات النارية.

الأدوات المستخدمة:

Power BI | DAX | Data Visualization | Risk Analysis