Hotel Booking Analysis

في هذا المشروع قمتُ بجمع بيانات من على موقع kaggle لحجوزات الفنادق، ونفذت دورة تحليل بيانات كاملة شملت: جمع البيانات: جمعت مجموعة بيانات شاملة تحتوي على معلومات الحجوزات، بيانات العملاء، وحالة الحجز (ملغي أو مكتمل). تنظيف البيانات: عالجت القيم المفقودة، صححت التناقضات في المتغيرات الفئوية (مثل أنواع الغرف وخطط الوجبات)، وأزلت البيانات المكررة لضمان جودة البيانات. التحليل الاستكشافي (EDA): قمت بتحليل متعمق للمتغيرات الرئيسية مثل متوسط السعر اليومي (ADR)، حالة الحجز عبر الشهور المختلفة، وتفضيلات العملاء لأنواع الغرف. كما أنشأت إحصاءات وصفية لاكتشاف الأنماط والاتجاهات في الحجوزات. معالجة البيانات وهندسة الميزات: قمت بتحويل المتغيرات الفئوية باستخدام تقنيات الترميز، وابتكرت ميزات جديدة مثل مدة الإقامة، ودمجت الفئات المتشابهة لتسهيل التحليل. التصوير البياني: صممت رسومات توضيحية تفاعلية وفعالة لإيصال النتائج بشكل واضح، مثل: مخطط التوزيع لمتوسط السعر اليومي. مخططات الأعمدة للمقارنة بين أنواع الغرف وخطط الوجبات من حيث الأسعار. مخططات الأعمدة المكدسة لعرض حالة الحجوزات (ملغي مقابل مكتمل) عبر أشهر السنة. أهم النتائج: اكتشفت اتجاهات موسمية تؤثر على معدلات إلغاء الحجوزات وإتمامها. حددت أنواع الغرف وخطط الوجبات المرتبطة بمتوسط أسعار يومية أعلى. كشفت عن تفضيلات العملاء التي يمكن استخدامها لتحسين استراتيجيات التسعير والتسويق. الأدوات المستخدمة: Python (مكتبات Pandas، NumPy) مكتبات التصوير البياني (Matplotlib، Seaborn)