مشروع تحليل جودة الهواء | EDA · PCA · Hypothesis Testing

تحليل جودة الهواء البيئي | Environmental Air Quality Analytics

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات متكامل لدراسة جودة الهواء ومستويات التلوث عبر مدن ومناطق زمنية مختلفة، وذلك باتباع pipeline كامل يشمل:

? تنظيف البيانات ومعالجتها — معالجة القيم المفقودة والشاذة وتوحيد صيغة البيانات

? التحليل الاستكشافي (EDA) — رصد أنماط التلوث الزمنية والموسمية ومقارنة المدن

⚙️ هندسة الخصائص (Feature Engineering) — استخراج features زمنية ومناخية وإحصائية لإثراء البيانات

? اختيار الخصائص (Feature Selection) — باستخدام 4 أساليب متكاملة: Correlation Analysis، Mutual Information، Random Forest، وRFE

? الاختبارات الإحصائية (Hypothesis Testing) — مقارنة مستويات التلوث بين أيام الأسبوع والعطلات والمواسم المختلفة

? تقليل الأبعاد (PCA) — ضغط البيانات مع الحفاظ على 80-95% من التباين مع تطبيق KMeans Clustering

أبرز النتائج:

مستويات PM2.5 تتأثر بشكل كبير بالملوثات الغازية والظروف المناخية، مع وجود فروق إحصائية واضحة بين الفصول وأيام الأسبوع.

الأدوات: Python · Pandas · NumPy · Matplotlib · Seaborn · Scikit-learn · SciPy