تحليل بيانات Uber

يعتمد مشروع تحليل بيانات Uber على استكشاف وفهم سلوكيات التنقل عبر تحليل سجلات الرحلات، حيث يركز العمل على تحويل البيانات الخام (مثل التوقيت، الموقع، والمسافة) إلى رؤى بيانية واضحة تكشف عن ذروة الطلب وأكثر المسارات نشاطاً.

مميزات المشروع :

- تحديد الأنماط الزمنية: القدرة على معرفة الأيام والساعات التي يزداد فيها الطلب بشكل ملحوظ.

- تحليل المسافات: تصنيف الرحلات بناءً على طول المسافة لفهم طبيعة استخدام الخدمة (مشاوير قصيرة مقابل رحلات طويلة).

- دعم اتخاذ القرار: توفير بيانات تساعد في توزيع الموارد (مثل السائقين) بشكل أكثر كفاءة خلال أوقات الذروة.

- قابلية العرض: يتميز المشروع بكونه مادة مثالية للمشاركة المهنية، حيث يعكس مهارات عملية في معالجة البيانات الحقيقية.

طريقة التنفيذ :

1- يتم تنفيذ المشروع عبر مراحل تقنية منظمة باستخدام لغة Python:

2- استيراد وتنظيف البيانات: البدء بتحميل المكتبات الأساسية مثل Pandas لمعالجة البيانات، والتأكد من خلوها من القيم المفقودة أو الأخطاء.

3- هندسة البيانات (Feature Engineering): استخراج تفاصيل إضافية من الأعمدة الموجودة، مثل استخراج "اليوم" أو "الساعة" من حقل التاريخ.

4- التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لإنشاء رسوم بيانية توضح توزيع الرحلات الجغرافي والزمني.

5- الخلاصة والنتائج: تجميع أهم الملاحظات في تقرير نهائي أو واجهة تفاعلية تُظهر النتائج بشكل مبسط وجذاب.