تحليل رحلات القطارات في المملكة المتحدة باستخدام Python و Dashboard باستخدام Power BI

هذا المشروع بيحلّل رحلات القطارات في المملكة المتحدة عبر أربع مراحل: المعالجة، التحليل، التنبؤ، ولوحة البيانات. تم استخدام Python في تجهيز البيانات واستكشافها وبناء نماذج التنبؤ، بينما تم الاعتماد على Power BI في عرض لوحة تفاعلية توضّح أهم المؤشرات. 1. المعالجة (Preprocessing) تحميل بيانات الرحلات مثل أوقات الوصول، التأخيرات، وحالة كل رحلة. تنظيف البيانات من القيم الناقصة أو غير المتسقة وتوحيد صيغ الوقت. إنشاء حقول محسوبة مثل مدة الرحلة وعدد دقائق التأخير. 2. التحليل (Analysis) استكشاف أنماط أداء القطارات والتأخيرات. تحديد الاتجاهات وأوقات الذروة والاختلالات باستخدام رسومات Python. استخلاص رؤى حول كفاءة التشغيل وسلوك الركّاب. 3. التنبؤ (Forecasting) بناء نماذج تتنبأ بالطلب أو التأخيرات. تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل MAE وRMSE. إنتاج توقعات مستقبلية تساعد في التخطيط واتخاذ القرار. 4. لوحة التحكم (Dashboard) تطوير لوحة تفاعلية على Power BI لعرض أهم المؤشرات، بيانات التأخير، توزيع الرحلات، ونتائج التنبؤ. تقديم تصوّرات واضحة تساعد أصحاب القرار. التقنيات المستخدمة: Python: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn Power BI