تحليل والتنبؤ بأسعار الذهب باستخدام Python وMachine Learning

**تحليل والتنبؤ بأسعار الذهب باستخدام Python وMachine Learning**

مشروع لتحليل البيانات التاريخية لأسعار الذهب خلال الفترة من 2017 إلى 2025، بهدف فهم حركة الأسعار واستخراج الأنماط والمؤشرات المهمة، بالإضافة إلى بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالأسعار.

تم تنفيذ المشروع بدايةً من **تنظيف البيانات وتجهيزها**، ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة (Outliers)، ثم إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات واستخراج مجموعة من الـ Insights المتعلقة بحركة الأسعار.

كما تم تنفيذ **Feature Engineering** وإنشاء Features جديدة تساعد على تحسين قدرة النموذج على التنبؤ، مع تحليل Moving Averages وDaily Returns ودراسة العلاقات بين المتغيرات باستخدام Correlation Analysis.

بعد تجهيز البيانات، تم بناء نموذج **Lasso Regression** باستخدام Scikit-learn، ثم تقييم أدائه باستخدام مجموعة من المقاييس مثل **RMSE وMAE وR² Score**، مع مقارنة القيم الفعلية بالقيم المتوقعة لتقييم دقة النموذج.

**التقنيات المستخدمة:**

Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، SciPy، Scikit-learn.

**المخرجات:** تحليل شامل للبيانات، رسوم وتصورات بيانية، Features محسنة، نموذج Machine Learning للتنبؤ، وتقييم واضح لأداء النموذج.