تحليل بيانات سوق السيارات و استخراج االرؤى باستعمال SQL & Python

مشروع متكامل لتحليل بيانات السيارات باستخدام SQL وPython بهدف استخراج رؤى حول الأسعار، الأداء، واتجاهات السوق.

أبرز ما تم تنفيذه:

ربط SQL Server ببيئة Python باستخدام PyODBC.

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والشاذة.

تنفيذ استعلامات SQL متقدمة لتحليل الأسعار وتوزيع العلامات التجارية.

تحليل العوامل المؤثرة على أسعار السيارات، مثل Mileage, Horsepower, Engine Size.

تحليل توزيع أنواع الوقود، حيث شكلت سيارات البنزين 78.9% من البيانات.

بناء نموذج Regression للتنبؤ بأسعار السيارات بدقة تصل إلى 89%.

الأدوات:

Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SQL, PyODBC, Jupyter Notebook.