الأدوات:
Python (Pandas)، Seaborn، Matplotlib

الهدف:
تطوير لوحة تحليلية تفاعلية لتقييم حركة المسافرين عالميًا خلال عقد كامل (1949–1960)، مع متابعة نمو الصناعة وتقلبات الطلب الموسمية.

أهم الجوانب التقنية:

تحليل السلاسل الزمنية (Time-Series Analysis):
تصميم خريطة حرارية شهرية لحركة المسافرين لإظهار الارتفاع الكبير في السفر خلال الصيف والنمو المستمر عامًا بعد عام.

نمذجة التباين:
استخدام رسوم Box Plot لتحليل التغيرات الشهرية في أعداد المسافرين وتقديم رؤى دقيقة حول استقرار الطلب.

التقنيات المستخدمة:
الاعتماد على Matplotlib وSeaborn لإنشاء تصورات بيانية عالية الدقة لبيانات زمنية معقدة.