تحليل بيانات مشاركة الدراجات باستخدام Python وPostgreSQL وإنشاء Dashboard تفاعلية

### نبذة عن المشروع

مشروع لتحليل بيانات رحلات مشاركة الدراجات (Ford GoBike) بهدف اكتشاف أنماط الاستخدام وفهم سلوك المستخدمين.

### مراحل تنفيذ المشروع

**1. تصميم قاعدة البيانات:** استخدام PostgreSQL لإنشاء الجداول والعلاقات والقيود.

**2. تنظيف البيانات:** استخدام Python وPandas وNumPy لمعالجة القيم المفقودة والمتطرفة، وتوحيد التصنيفات، وإنشاء Features جديدة مثل مدة الرحلة والفئات العمرية.

**3. تحليل البيانات (EDA):** دراسة أنماط الرحلات حسب الوقت وأيام الأسبوع، وأنواع المستخدمين والمحطات.

**4. Dashboard تفاعلية:** استخدام Streamlit وPlotly لعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتحليلات الوقت والمستخدمين والمحطات والرحلات.

### الأدوات المستخدمة

Python, Pandas, NumPy, PostgreSQL, Streamlit, Plotly.

### الهدف

تحويل البيانات الخام إلى Insights واضحة تساعد على فهم أنماط الاستخدام ودعم اتخاذ القرارات.