Titanic ML & Power BI Dashboard

عنوان المشروع:

تطوير نظام تحليل تنبؤي ونقاط بيانات تفاعلية لركاب سفينة التيتانيك (Titanic ML & Power BI Dashboard)

تفاصيل المشروع:

قمت بتطوير مشروع متكامل يجمع بين تحليل البيانات الاستكشافي، تصميم لوحات التحكم التفاعلية، وبناء نموذج تعلّم آلي (Machine Learning) للتنبؤ بنجاة ركاب سفينة التيتانيك استناداً إلى عوامل ديموغرافية واجتماعية مثل العمر، الدرجة، التذكرة، وحجم العائلة.

ما تم إنجازه في المشروع:

لوحة تحكم تفاعلية (Power BI Dashboard): تصميم واجهة احترافية ذات طابع ليلي مستوحى من أجواء التيتانيك 🌊، تعرض رؤى دقيقة تشمل:

تحليل مجاميع العائلات والنجاة حسب الدرجة وسعر التذكرة.

توزيع أعداد الركاب والنجاة حسب الأعمار والجنس والدرجات (Class & Age Distribution).

نموذج الذكاء الاصطناعي (Machine Learning Model):

خوارزمية Random Forest Classifier متقدمة للتنبؤ بفرص النجاة (Survived).

هندسة خصائص ذكية (Feature Engineering) تشمل معالجة الأسعار لوغاريتمياً (Fare_log)، استخراج الألقاب (Title)، وتحديد أرقام الطوابق (Deck) وحجم العائلة (FamilySize).

تقييم دقيق لأداء النموذج باستخدام مقاييس الـ Accuracy والـ Cross-Validation.

التحليل والاستكشاف (EDA): استخدام بايثون لاستكشاف العلاقات المعقدة بين نسبة النجاة والعوامل المختلفة لتقديم رؤى دقيقة مدعومة بالأرقام.

التقنيات المستخدمة:

Python (Jupyter Notebook): لمعالجة البيانات وتدريب نموذج التعلم الآلي.

Pandas, NumPy, Scikit-learn: لعمليات معالجة البيانات وبناء خوارزمية التصنيف.

Power BI: لتصميم لوحة المعلومات التفاعلية.

Matplotlib & Seaborn: للرسوم البيانية والتحليل الاستكشافي.