تحويل سجلات البيانات الخام إلى رؤى (Insights) تفاعلية لفهم سلوك المستخدمين وأنماط استهلاك الخدمة عبر تحليل إحصائي وبصري دقيق.

الخطوات التقنية:

معالجة البيانات (Data Wrangling): تنظيف القيم المفقودة وإجراء هندسة خصائص (Feature Engineering) لتحويل الطوابع الزمنية إلى فترات تحليلية (صباح/مساء).

التحليل الاستكشافي (EDA): دراسة المتغيرات الأحادية والارتباطات لتحديد العوامل المؤثرة على كثافة الرحلات وأغراضها.

تصور البيانات (Visualization): بناء قصة بصرية (Data Storytelling) باستخدام:

المخططات التكرارية (Count Plots): للمقارنة بين فئات الرحلات (Business/Personal).

التحليل الزمني: لتحديد ساعات الذروة وتذبذب الطلب.

المخرجات:

لوحة معلومات (Dashboard) مصغرة تلخص أنماط الاستخدام.

كود برمجى منظم يبرز الفترات الزمنية الأكثر إشغالاً.

الأدوات:

Python (Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib