تحليل بيانات السيارات

قمتُ في هذا المشروع بتبني منهجية كاملة لتحليل بيانات هندسة وأداء السيارات عبر عدة مراحل متكاملة؛ حيث بدأتُ أولاً بمرحلة نمذجة البيانات (Data Modeling) من خلال تصميم نموذج نجمي (Star Schema Design) يربط بين جدول الحقائق الرئيسي لخصائص الأداء وجداول الأبعاد المختلفة الخاصة بالمنشأ، الماركة، خصائص المحرك، وسنة الصنع لتسهيل عمليات الاستعلام والتحليل. بعد ذلك، قمتُ بكتابة وتنفيذ مجموعة من استعلامات SQL المتقدمة لاستخراج مؤشرات الأداء المفتاحية، والتي شملت تحديد السيارات الأكثر والأقل كفاءة في استهلاك الوقود (MPG)، وتحديد التوزيع الجغرافي وحصص الإنتاج بين أمريكا واليابان وأوروبا، إلى جانب مقارنة الفروق الجوهرية في متوسط القوة الحصانية والوزن والتسارع لكل منطقة. وأخيراً، انتقلتُ إلى مرحلة التحليل الإحصائي والاستكشافي (EDA) باستخدام بيئة Python، حيث قمتُ ببناء مصفوفة ارتباط (Correlation Matrix) ورسم تشتت (Scatter Plot) لدراسة العلاقات بين المتغيرات الميكانيكية، والتي أثبتت وجود علاقة عكسية قوية بين وزن السيارة وسعة محركها من جهة وكفاءتها في استهلاك الوقود من جهة أخرى، مما أتاح تقديم رؤية تحليلية شاملة ومدعومة بالأرقام لكفاءة السيارات الهيكلية والميكانيكية.