Income-Based Segmentation Analysis: Access, Diagnosis, and Outcome Gaps

نظرة عامة على المشروع تحليل تقسيمي قائم على البيانات يدرس تأثير مستويات الدخل على الوصول إلى الخدمات، الاكتشاف المبكر، وجودة النتائج داخل مجموعة بيانات سكانية واسعة. المشكلة التجارية الاعتماد على المتوسطات العامة يُخفي فجوات جوهرية بين الفئات المختلفة. يحتاج صُنّاع القرار إلى فهم أين تفشل الأنظمة ولماذا، ولماذا لا تتحول الموارد أو التغطية المتاحة إلى نتائج فعالة لدى بعض الفئات. **ما الذي قمت به *تنظيف ومعالجة مجموعة بيانات وطنية كبيرة باستخدام لغة بايثون *إنشاء تقسيمات سكانية قائمة على مستوى الدخل لمقارنة: الوصول إلى الخدمات التشخيص جودة النتائج *تطبيق نماذج الانحدار اللوجستي لتحديد العوامل المؤثرة في الأداء *اكتشاف أوجه قصور خفية لا تتحول فيها الموارد إلى نتائج فعلية *تلخيص النتائج وتحويلها إلى رؤى واضحة قابلة للتنفيذ **أبرز النتائج *التغطية وحدها لا تضمن تحسن النتائج *الفئات متوسطة الدخل غالبًا ما تعاني من أكبر فجوات في جودة الأداء *إزالة العوائق عند نقطة تقديم الخدمة تُحدث أثرًا أكبر من زيادة التغطية فقط **الأدوات والأساليب المستخدمة *بايثون (Pandas، NumPy) *التحليل الإحصائي والانحدار اللوجستي *التحليل التقسيمي (Segmentation Analysis) *سرد البيانات وتحويلها إلى رؤى *تصميم عروض تنفيذية