تحليل البيانات باستخدام Python

الوصف

يستعرض هذا المشروع كيفية استخدام Python لتحليل بيانات سوق أرصدة الكربون العالمي واستخراج مؤشرات تساعد على فهم نشاط السوق واتجاهاته.

اعتمد المشروع على مجموعة بيانات تجريبية تضم مليون سجل لمعاملات تمتد من 2021 إلى 2025، وتشمل 28 دولة موزعة على 6 مناطق جغرافية.

مراحل العمل

1. استكشاف البيانات

مراجعة حجم البيانات والمتغيرات الرئيسية، وفهم توزيع المعاملات والقيم المالية وأحجام تعويض انبعاثات الكربون.

2. تنظيف البيانات

معالجة التكرارات والقيم المفقودة، ومراجعة جودة البيانات، وتجهيزها للتحليل.

3. التحليل الاستكشافي

دراسة توزيع قيمة المعاملات، ومقارنة النشاط بين الدول والقطاعات، وتحليل حجم تعويض الانبعاثات بحسب نوع المشروع.

4. التصور البياني

إنشاء رسوم بيانية تساعد على مقارنة أداء الأسواق والقطاعات والمشروعات البيئية.

5. استخلاص النتائج

تنظيم النتائج في صورة رؤى حول توزيع نشاط السوق، ومصادر الطلب، وأنواع المشروعات المرتبطة بأحجام أكبر من تعويض الانبعاثات.

الأدوات المستخدمة

* Python

* Pandas

* NumPy

* SciPy

* Matplotlib

* Seaborn

المخرجات

تضمن المشروع تحليلات وجداول ورسومًا بيانية، بالإضافة إلى توصيات استراتيجية مرتبطة بالنتائج المعروضة.

الهدف من المشروع هو توضيح كيفية الانتقال من البيانات الخام إلى نتائج منظمة يمكن استخدامها لفهم الأنماط ومناقشة الفرص والتحديات في السوق.