تحليل بيانات الزراعة والغذاء والتجارة باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع تحليلي يعتمد على بيانات مرتبطة بالزراعة والغذاء والتجارة، بهدف استكشاف الأنماط والعلاقات بين مجموعة من المؤشرات الزراعية والغذائية والتجارية، واستخراج Insights تساعد على فهم الإنتاج والتجارة والفقد الزراعي.

بدأ العمل بفحص مصادر البيانات المختلفة وفهم هيكل كل ملف والحقول الموجودة به، ثم تجهيز البيانات للتحليل من خلال عمليات التنظيف والمعالجة والتوحيد.

شمل الجزء المنفذ من المشروع:

فحص البيانات والتعرف على هيكل الملفات وأنواع المتغيرات.

تنظيف البيانات ومعالجة المشاكل الموجودة في القيم والحقول.

التعامل مع القيم المفقودة ومراجعة تأثيرها على التحليل.

اكتشاف التكرارات والتأكد من جودة البيانات.

توحيد أسماء الدول والمحاصيل والعناصر والفئات بين مصادر البيانات المختلفة.

توحيد تنسيقات السنوات والبيانات المستخدمة في التحليل.

تجهيز البيانات وربط المصادر المختلفة بطريقة تسمح بإجراء تحليلات مشتركة.

إجراء تحليل استكشافي للبيانات لاكتشاف الاتجاهات والاختلافات والأنماط.

تحليل مؤشرات مرتبطة بالإنتاج الزراعي والتجارة والفقد الغذائي.

مقارنة البيانات بين الدول والسنوات والعناصر المختلفة.

البحث عن العلاقات والارتباطات بين المتغيرات لاكتشاف الأنماط المهمة.

استخراج مجموعة من الـInsights بناءً على النتائج الفعلية للبيانات.

إنشاء رسوم بيانية باستخدام Matplotlib وSeaborn لتوضيح النتائج والاتجاهات بشكل أفضل.

تم تنفيذ الجزء التحليلي باستخدام Python، مع الاعتماد على Pandas وNumPy في تنظيف ومعالجة وتحليل البيانات، واستخدام Matplotlib وSeaborn في استكشاف البيانات وتصوير النتائج.

الهدف من المشروع هو تحويل مجموعة من البيانات الزراعية والغذائية والتجارية إلى معلومات منظمة وقابلة للتحليل، مع التركيز على اكتشاف الأنماط والعلاقات التي يمكن أن تساعد في فهم الإنتاج والتجارة والفقد الغذائي بصورة أوضح.