NCR Ride Bookings Multi-Target Machine Learning Dashboard

مشروع متكامل في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحليل بيانات 150,000 رحلة في منطقة NCR، وبناء نظام قادر على إجراء 3 تنبؤات مختلفة من نفس بيانات الرحلة:

التنبؤ باحتمالية إلغاء الحجز وتحديد مستوى الخطورة.

التنبؤ بـ تقييم السائق.

التنبؤ بـ تقييم العميل.

تم تنفيذ المشروع من البداية إلى النهاية بدايةً من تحليل البيانات (EDA) ومعالجتها، مرورًا بـ هندسة الخصائص (Feature Engineering) وتجهيز البيانات وبناء وتقييم نماذج تعلم الآلة، وصولًا إلى تطوير واجهة تفاعلية لعرض النتائج.

تم استخدام نماذج XGBoost وRandom Forest، بالإضافة إلى تقنيات معالجة البيانات مثل التعامل مع القيم المفقودة، الترميز، واستخراج خصائص جديدة من بيانات التاريخ والوقت.

كما يتضمن المشروع Dashboard تفاعلي باستخدام Streamlit لعرض مؤشرات الأداء والرسوم البيانية التفاعلية باستخدام Plotly، بالإضافة إلى واجهة تسمح للمستخدم بإدخال بيانات الرحلة والحصول على التنبؤات الثلاثة بشكل فوري.

التقنيات المستخدمة:

Python – Pandas – Scikit-Learn – XGBoost – Random Forest – Streamlit – Plotly – Joblib

المشروع يوضح القدرة على بناء حل Machine Learning متكامل وقابل للتفاعل يجمع بين تحليل البيانات، النمذجة، والتطبيق العملي.