يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات استهلاك الطاقة لمجموعة من الخلايا بهدف التعرف على الخلايا ذات الطلب المنخفض على الطاقة، مما يساعد على تقليل الاستهلاك وتوفير التكاليف. تم تطبيق تحليل إحصائي واستكشاف بصري للبيانات لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة واقتراح حلول عملية لتقليل الفاقد.
أبرز المهام:
1- تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة:
التعامل مع القيم المفقودة وتوحيد صيغة التاريخ.
معالجة القيم الشاذة واستبدال القيم المتطرفة بالوسيط.
2- التحليل الاستكشافي (EDA):
دراسة الأنماط الزمنية والإقليمية لاستهلاك الطاقة.
إنشاء رسوم بيانية لفهم توزيع البيانات والعلاقات بينها.
3- تحسين الطاقة وتحديد العتبة:
تحديد الخلايا منخفضة الطلب.
حساب التوفير المحتمل
تم تنفيذ المشروع بالكامل بلغة Python باستخدام مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn.
