تحليل إعلانات العقارات على Dubizzle

المشروع يركز على تحليل بيانات العقارات (شقق ودوبلكس للبيع) المجمعة من منصة Dubizzle المصرية. يشمل المشروع: Web Scraping لجمع 5 آلاف إعلان باستخدام Python (Requests + BeautifulSoup). تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم التوزيعات والاتجاهات. نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالأسعار باستخدام Gradient Boosting، Random Forest، وغيرها. لوحات تحكم Power BI لعرض التوزيعات والمؤشرات الرئيسية. تطبيق ويب تفاعلي Streamlit للتنبؤ بأسعار العقارات. أهم المراحل والتقنيات: تنظيف البيانات: pandas، معالجة القيم الفارغة، استخراج ميزات جديدة (مثل: price_per_sqm، has_garden). EDA: معظم العقارات غير مفروشة (93.46%) علاقة قوية بين السعر والمساحة (0.85) وعدد الغرف (0.72) والحمامات (0.68) أعلى الإعلانات منتصف الأسبوع النمذجة: أفضل نموذج: Gradient Boosting (R² = 0.99، MAE = 167K EGP) أهم المتغيرات: المساحة، عدد الغرف، الموقع، عدد الحمامات لوحات Power BI: تحليل الأسعار حسب المدينة ونوع العقار توزيعات الإعلانات والمرافق إمكانية التصفية حسب المدينة، النوع، المرافق تطبيق Streamlit: واجهة إدخال بيانات تفاعلية (المساحة، الغرف، المدينة، المرافق) عرض السعر المتوقع مع مقارنة بالمناطق الأخرى التقنيات المستخدمة: Python (Scraping/EDA/ML)، Pandas، Scikit-Learn، Power BI، Streamlit.