لوحة معلومات (Dashboard) لتحليل الناجين من سفينة تايتانيك

الهدف من المشروع: تحليل بيانات الركاب لتحديد العوامل الرئيسية التي أثرت على فرص النجاة، والإجابة على أسئلة حيوية مثل: هل أثرت درجة السفر، أو الجنس، أو العمر على نجاة الركاب؟ أهم المؤشرات والرؤى التي توفرها لوحة المعلومات: الملخص العام للنتائج: عرض مباشر لأعداد الناجين (338 راكبًا) مقارنة بالوفيات (545 راكبًا) من إجمالي العينة (883 راكبًا). التحليل الديموغرافي (الجنس): تُظهر اللوحة بوضوح أن الجنس كان عاملاً حاسماً. عدد الناجيات (229) كان أكثر من ضعف عدد الناجين الذكور (109)، مما يدعم فرضية "النساء والأطفال أولاً". التحليل الاقتصادي (درجة السفر): يكشف التحليل أن ركاب الدرجة الأولى (First Class) كان لهم النصيب الأكبر من إجمالي الناجين (133 ناجيًا). يوضح المخطط الدائري (Pie Chart) توزيع الناجين حسب درجة السفر. التحليل العمري (معدل النجاة): يقدم المخطط الشريطي المكدس (100% Stacked Bar) رؤية قوية حول معدلات النجاة: الأطفال (0-15 سنة): امتلكوا أعلى معدل نجاة (أكثر من 50%). كبار السن (60-100 سنة): كان لديهم أدنى معدل نجاة. التحليل التقاطعي: تتضمن اللوحة مخططًا يوضح التوزيع النسبي للذكور والإناث داخل كل درجة سفر، مما يعطي سياقًا أعمق للتحليل. عناصر تفاعلية: توفر اللوحة فلاتر (Slicers) حسب ميناء الصعود (Cherbourg, Queenstown, Southampton)، بالإضافة إلى بطاقات إحصائية توضح عدد الركاب في كل فئة عمرية. المهارات التي يوضحها هذا المشروع: تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): القدرة على فحص مجموعة بيانات لتحديد الأنماط والعلاقات بين المتغيرات (مثل النجاة مقابل الجنس والعمر). تصور البيانات (Data Visualization): اختيار المخططات المناسبة (شريطي، دائري، مكدس) لسرد قصة واضحة. تصميم لوحات المعلومات (Dashboard Design): تنظيم المعلومات بشكل منطقي وسهل القراءة، مع إبراز المؤشرات الرئيسية (KPIs). استخدام أدوات ذكاء الأعمال (BI Tools): (يمكنك هنا ذكر الأداة التي استخدمتها، مثل Power BI أو Tableau أو Excel).