Auto Imports Data Analysis & Interactive Power BI Dashboard

مشروع تحليل بيانات شامل لقاعدة بيانات السيارات (Automobile Dataset) لتحديد العوامل المؤثرة على أسعار السيارات، كفاءة الاستهلاك، ومستويات الأداء لمساعدة متخذي القرار والتجار في تحديد تسعير السيارات وتحليل السوق.

مراحل وخطوات العمل:

1. تنظيف وتجهيز البيانات (Data Cleaning & Preprocessing):

- معالجة القيم المفقودة (Missing Values) والتحقق من صحة أنواع البيانات باستخدام مكتبة Python (Pandas).

- توحيد القيم والمقاييس وتجهيز البيانات للتكامل مع Power BI.

2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

- دراسة العلاقة بين قوة المحرك (Horsepower) والسعر الإجمالي.

- قياس متوسط كفاءة استهلاك الوقود داخل المدينة (City MPG) وتأثير نوع الوقود ونظام السحب (Aspiration).

3. بناء لوحة التحكم التفاعلية (Power BI Dashboard):

- تصميم واجهة مستخدم (UI) احترافية بنظام الداكن (Dark Theme).

- بناء مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): إجمالي عدد السيارات (201 سيارة)، متوسط السعر ($13.21K)، متوسط قوة المحرك (103.31 HP)، ومتوسط استهلاك الوقود (25.18 MPG).

- رسم بياني لأعلى الماركات سعراً (Jaguar, Mercedes-Benz, Porsche, BMW).

- توزيع أسعار السيارات حسب هيكل السيارة (Hardtop, Convertible, Sedan, Wagon, Hatchback).

- توزيع فئات نظام الدفع (Drive-Wheels: RWD, FWD, 4WD) ونسبتها المئوية من السوق.

- إضافة فلتر تفاعلي (Slicers) لفرز البيانات حسب: نوع الوقود (Gas/Diesel)، مدى السعر، ونظام المحرك (Std/Turbo).

الأدوات المستخدمة (Tools & Technologies):

- Python (Pandas, NumPy)

- Power BI & DAX Formulas

- Data Cleaning & Data Modeling

- Data Visualization