Air quality forecasting analysis

نوع العمل:

مشروع Data Science & Machine Learning يركز على تحليل بيانات جودة الهواء والتنبؤ بمستوياتها باستخدام تقنيات التعلم الآلي، بهدف استخراج الأنماط البيئية ودعم اتخاذ القرار.

الميزات:

* تنظيف ومعالجة البيانات للتعامل مع القيم المفقودة والتكرارات.

* إجراء Exploratory Data Analysis (EDA) لفهم توزيع الملوثات والعوامل المؤثرة.

* إنشاء ميزات جديدة (Feature Engineering) لتحسين أداء النموذج.

* تقليل أبعاد البيانات باستخدام PCA مع الحفاظ على معظم المعلومات.

* بناء وتقييم نموذج تصنيف للتنبؤ بمستوى جودة الهواء باستخدام مقاييس مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-score.

* عرض النتائج من خلال رسوم بيانية ولوحات تحليلية توضح الاتجاهات الزمنية والأنماط الموسمية.

طريقة التنفيذ:

1. جمع وتحميل بيانات جودة الهواء.

2. تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والشاذة.

3. تحليل البيانات بصريًا وإحصائيًا لاكتشاف العلاقات والاتجاهات.

4. تنفيذ Feature Engineering واختيار أهم المتغيرات.

5. تطبيق PCA لتقليل عدد الخصائص مع الاحتفاظ بمعظم التباين.

6. تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

7. تدريب نموذج تعلم آلي وتقييمه باستخدام مقاييس الأداء المختلفة.

8. تفسير النتائج واستخلاص رؤى تساعد في فهم أنماط تلوث الهواء وتحسين التنبؤات المستقبلي