تحليل وتحديد مناطق طلبات أوبر باستخدام Machine Learning

منذ أسبوع

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات طلبات Uber في مدينة نيويورك، بهدف اكتشاف مناطق تركز الطلبات وتحليل الأنماط المكانية والزمنية باستخدام تقنيات تعلم الآلة.

**أهم ما يتضمنه المشروع:**
- تحليل البيانات واستكشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.
- تجهيز بيانات المواقع والتوقيتات للتحليل.
- تطبيق ومقارنة خوارزميات التجميع لتحديد مناطق تركز الطلبات.
- تحليل التوزيع الجغرافي والأنماط الزمنية للطلبات.
- تقييم جودة التجميع باستخدام مقاييس مناسبة.
- تحويل نتائج التجميع إلى مهمة تنبؤ باستخدام نموذج K-Nearest Neighbors (KNN).

**الخوارزميات المستخدمة:**
- K-Means.
- DBSCAN.
- K-Nearest Neighbors (KNN).

**النتائج:**
- مقارنة أداء خوارزميات التجميع واختيار DBSCAN وفقًا لنتائج المشروع.
- تحقيق Silhouette Score يقارب 0.67 للتحليل المكاني و0.52 للتحليل المكاني والزمني.
- استخدام KNN للتنبؤ بالمجموعات اعتمادًا على البيانات المتاحة.

يهدف المشروع إلى تحويل بيانات الطلبات إلى معلومات تساعد على فهم توزيع الطلب وتحليل المناطق الأكثر نشاطًا.

بايثون التعلم الآلي

التفاصيل

المشاهدات 0
المفضلة 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

يٌدار بواسطة أنجز تك الرقمية

All rights reserved © kaf 2026