تحليل والتنبؤ بأسعار الذهب باستخدام Machine Learning وPython

0 (0)

الوصف

مشروع لتحليل البيانات التاريخية لأسعار الذهب خلال الفترة من 2017 إلى 2025، بهدف دراسة حركة الأسعار واستخراج الأنماط والمؤشرات المهمة، ثم بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالأسعار.

بدأت بتنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل، مع معالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة (Outliers)، ثم إجراء Exploratory Data Analysis (EDA) لفهم البيانات واستخراج أهم الـ Insights.

تم أيضًا تنفيذ Feature Engineering وإنشاء متغيرات جديدة تساعد على تحسين أداء النموذج، بالإضافة إلى تحليل Moving Averages وDaily Returns وCorrelation لفهم العلاقة بين المتغيرات وحركة أسعار الذهب.

بعد تجهيز البيانات، تم بناء نموذج Lasso Regression باستخدام Scikit-learn، ثم تقييم النموذج باستخدام RMSE وMAE وR² Score، مع مقارنة القيم الفعلية بالنتائج المتوقعة لقياس أداء النموذج.

التقنيات المستخدمة

Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – Matplotlib – Seaborn – SciPy – Lasso Regression

المهارات

Machine Learning — Data Analysis — Python — Data Cleaning — Data Preprocessing — Feature Engineering — Exploratory Data Analysis — Predictive Modeling — Regression Analysis — Scikit-learn — Pandas — NumPy — Data Visualization