تحليل بيانات حوادث الطرق (RTA Analysis) – كشف الأنماط والعوامل المؤثرة لتحسين السلامة المرورية

يهدف هذا المشروع إلى إجراء تحليل استكشافي وعميق لمجموعة بيانات حوادث المرور (RTA) لتحديد الأسباب الجذرية والأنماط المتكررة التي تؤدي للحوادث. من خلال معالجة البيانات وبناء لوحات تحكم تفاعلية، تم تحويل الأرقام إلى رؤى أمنية تساعد في وضع استراتيجيات فعالة للحد من المخاطر المرورية.

المهام التقنية والتحليلية المنفذة:

معالجة وتنظيف البيانات (Data Pre-processing): التعامل مع البيانات المفقودة وتصنيف شدة الحوادث (Severity) لضمان تحليل إحصائي سليم.

تحليل المجموعات الأكثر عرضة للخطر (Risk Groups): تحديد الفئات العمرية وأنواع المركبات الأكثر تورطاً في الحوادث.

تحليل العوامل البيئية والسلوكية: دراسة تأثير حالة الطقس، الإضاءة، ونوع الطريق، بالإضافة إلى سلوك السائقين على وقوع الحوادث.

التصور البياني المتقدم (Data Visualization): استخدام Python لإنشاء خرائط حرارية (Heatmaps) توضح أوقات الذروة للحوادث وتوزيعها الجغرافي.

استخراج التوصيات: تقديم حلول مبنية على البيانات تهدف إلى توجيه حملات التوعية المرورية وتوزيع الموارد الأمنية في المناطق الأكثر خطورة.

أهم المؤشرات (KPIs) في المشروع:

Accident Severity Index: مؤشر قياس شدة الحوادث.

Peak Accident Hours: تحديد الساعات الأكثر خطورة خلال اليوم.

Contributing Factors Analysis: توزيع مسببات الحوادث (السرعة، التشتت، الحالة التقنية للمركبة).

الأدوات المستخدمة:

Python: (حسب الأداة التي استخدمتِها) للتحليل والعرض التفاعلي.

Pandas / Seaborn: تم التحليل باستخدام بايثون لإظهار الارتباطات الإحصائية.