تحليل بيانات

قدم هذا المشروع نظاماً متكاملاً لتحليل بيانات برنامج الرعاية التغذوية (WIC) باستخدام تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي، حيث يبدأ ببناء قاعدة بيانات ممتدة وهيكلتها برمجياً عبر نظام SQLite. يقوم النظام بتنظيف البيانات الزمنية ومعالجتها تلقائياً، تليها مرحلة الهندسة الإحصائية التي تشمل تحليل الارتباطات ودراسة الأبعاد عبر خوارزمية PCA. كما يوظف المشروع تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف لتجميع البيانات وتصنيفها دلالياً باستخدام خوارزميات KMeans وDBSCAN. يتضمن النظام لوحة تحليلية بصرية متطورة تولد مخططات دائرية تفاعلية لتوزيع الحصص الاستهلاكية بين الأمهات والأطفال، ومخططات بيانية لرصد صعود وهبوط الاستهلاك كل ثلاثة أشهر. وأخيراً، يتوج المشروع بنموذج تنبؤي ذكي يعتمد على الغابات العشوائية Random Forest Regressor للتنبؤ بمعدلات الاستهلاك المستقبلي بدقة عالية.