Urban Mobility EDA — 5,000+ Trips Analyzed with Python

Analyzed 5,000+ bikeshare trips across 6 months. Found peak hours, busiest days, top stations, and usage patterns by user type. A clean EDA project showing strong Python and visualization skills on a real-world urban dataset.

الوصف بالعربية

حللت أكثر من 5,000 رحلة دراجة خلال 6 أشهر. اكتشفت أوقات الذروة، أكثر الأيام ازدحاماً، أهم المحطات، وأنماط الاستخدام حسب نوع المستخدم. مشروع تحليل استكشافي يُظهر مهارات Python قوية على بيانات حقيقية.

Tools: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy