تحليل مجموعة بيانات TMDB – الاتجاهات ومحركات الربح

🧭 نظرة عامة يُجري هذا المشروع تحليلًا شاملًا لمجموعة بيانات TMDB (قاعدة بيانات الأفلام) بهدف الكشف عن الاتجاهات الرئيسية والعوامل المؤثرة في ربحية الأفلام. من خلال تنظيف البيانات، معالجتها، وتصويرها بصريًا، يستعرض التحليل عوامل مثل الميزانية، الإيرادات، أنماط الإصدار، وغيرها. الهدف هو تحديد مؤشرات تنبؤية لربحية الأفلام وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لأصحاب المصلحة. 📊 مصادر البيانات مجموعة بيانات TMDB: مجموعة من البيانات المتعلقة بالأفلام، تشمل الميزانيات، الإيرادات، الأنواع، تواريخ الإصدار، والتقييمات. 🎯 الأهداف تحليل الاتجاهات: تحديد كيف ترتبط خصائص الأفلام (مثل توقيت الإصدار والأنواع) باتجاهات الإيرادات عبر الزمن. محركات الربح: تحديد العوامل المالية والمحتوى التي تؤثر بشكل كبير على الربحية. التصوير البياني: إنشاء رسوم بيانية واضحة ومفيدة تكشف الأنماط والعلاقات داخل البيانات. 🛠️ المنهجية معالجة البيانات: تم تنظيف البيانات الخام باستخدام Python (مكتبات pandas وnumpy). التحليل الاستكشافي (EDA): تم إجراء تحليلات أحادية ومتعددة المتغيرات لفحص التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات. التصوير البياني: تم إنشاء الرسوم البيانية باستخدام matplotlib وseaborn لدعم الرؤى المستخلصة. 🧪 الأدوات وبيئة العمل لغة البرمجة: Python 3.x المكتبات: pandas، numpy، matplotlib، seaborn البيئة: Jupyter Notebook لتحليل تفاعلي ▶️ كيفية تشغيل المشروع تثبيت المتطلبات: pip install pandas numpy matplotlib seaborn تحميل البيانات: ضع مجموعة بيانات TMDB في مجلد المشروع أو حدّث مسارات الملفات حسب الحاجة. تشغيل الدفتر التفاعلي: افتح ملف Jupyter Notebook المرفق وشغّل الخلايا لإعادة تنفيذ التحليل والتصورات. مراجعة التقرير: تم توثيق الرؤى والاتجاهات والاستنتاجات داخل الدفتر. ✅ الخلاصة يقدم هذا التحليل رؤى استراتيجية حول العوامل التي تؤثر بشكل كبير على ربحية الأفلام، مما يمكّن المستثمرين والمسوقين في صناعة السينما من اتخاذ قرارات أفضل. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الرجوع إلى تقرير التحليل المرفق.