شروع تحليل واستكشاف بيانات رحلات نظام Ford GoBike في منطقة San Francisco Bay Area، بدءًا من تنظيف البيانات وصولًا إلى تحليل الأنماط وإنشاء Dashboard تفاعلي.

ما تم تنفيذه:

فهم بنية البيانات ومعالجة القيم المفقودة والمكررة وتحسين أنواع المتغيرات.
إنشاء متغيرات جديدة مثل عمر المستخدم ومدة الرحلة بالدقائق والساعات.
Univariate وBivariate وMultivariate Analysis.
تحليل توزيع المستخدمين حسب النوع والجنس والعمر، ومدة الرحلات وعلاقتها بخصائص المستخدمين.
اكتشاف القيم الشاذة في الأعمار.
تحليل الارتباطات باستخدام Correlation وHeatmap.
Dashboard تفاعلي بـ Dash وPlotly: فلاتر (التاريخ، نوع المستخدم، الجنس، الفئة العمرية)، ومؤشرات رئيسية (إجمالي الرحلات، متوسط المدة، عدد المستخدمين، أكثر محطة استخدامًا)، ومخططات تفاعلية وخريطة للمحطات.

الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Dash

أهتم بتحويل البيانات الخام إلى تحليلات وVisualizations واضحة تساعد على استخراج معلومات مفيدة.