تحليل بيانات السعادة العالمية وبناء نموذج تنبؤي باستخدام Python

مشروع تحليل بيانات متكامل لبيانات World Happiness Report للأعوام 2015–2018، بهدف دراسة العوامل الاقتصادية والاجتماعية المرتبطة بدرجات السعادة وبناء نموذج للتنبؤ بها.

بدأ العمل بدمج بيانات السنوات الأربع وتوحيد أسماء الأعمدة، ثم تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والمتطرفة وتجهيز المتغيرات للتحليل. بعد ذلك أجريت تحليلًا استكشافيًا وإحصائيًا لدراسة توزيع درجات السعادة والعلاقات بين المؤشرات المختلفة، بالإضافة إلى المقارنة بين السنوات والدول العربية والأوروبية.

أظهر التحليل ارتباطًا قويًا بين السعادة وعدد من المؤشرات، أبرزها GDP per capita وHealthy life expectancy وSocial support. كما تم تنفيذ هندسة للخصائص وبناء نماذج Linear Regression لتقييم إمكانية التنبؤ بدرجات السعادة، حيث أدى دمج عدة عوامل إلى أداء تنبؤي أفضل من الاعتماد على GDP وحده.

المخرجات شملت Dataset موحدة ونظيفة، رسومًا وتحليلات إحصائية، نماذج تنبؤية، وتصنيفًا للدول حسب مستويات السعادة.