Steam Video Game Sales Analysis

Steam Video Game Sales Analysis – تحليل مبيعات ألعاب Steam بالذكاء الاصطناعي يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات مبيعات ألعاب الفيديو على منصة Steam والتنبؤ بنجاحها التجاري باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي. تمت معالجة البيانات ودمجها من عدة مصادر، مع تنفيذ خطوات متقدمة مثل تنظيف البيانات، واستخراج الخصائص (Feature Engineering)، واختيار أهم العوامل المؤثرة على المبيعات. استخدم المشروع نماذج الانحدار (Regression) لتوقّع عدد النسخ المباعة، ونماذج التصنيف (Classification) لتصنيف الألعاب إلى فئات نجاح (Bronze, Silver, Gold, Platinum). تم تطبيق تقنيات اختيار الميزات مثل Mutual Information، Lasso Regression، وRandom Forest Importance لاكتشاف العوامل الأكثر تأثيرًا مثل السعر بعد الخصم، تقييم المستخدمين، وعدد التقييمات الإيجابية. حقق نموذج Gradient Boosting أعلى دقة (حوالي 90.7%) في تصنيف الألعاب، بينما كان Random Forest الأفضل في التنبؤ بالمبيعات. ساهم المشروع في فهم أعمق للعوامل التي تؤثر على نجاح الألعاب الرقمية وتقديم رؤى قيّمة لشركات النشر والتطوير. الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – Matplotlib – Feature Engineering – Machine Learning (Regression & Classification)