تحليل بيانات ركاب Titanic بـ Power BI – تنظيف بيانات + EDA + Dashboard تفاعلي

قمت بتحليل بيانات 887 راكب من سفينة Titanic بهدف تحديد العوامل المؤثرة في نسب النجاة، مثل العمر، النوع، درجة السفر، وعدد المرافقين. بدأ المشروع بـ: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة (Missing Values). تقسيم الركاب إلى فئات عمرية لتحليل تأثير العمر بدقة أكبر. تحليل نسبة النجاة حسب النوع (ذكر / أنثى) ودرجة السفر (First / Second / Third Class). كما قمت بإنشاء Dashboard تفاعلي يتضمن: مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) لنسبة النجاة الإجمالية وعدد الناجين. رسوم بيانية توضح نسبة النجاة حسب الفئة العمرية، النوع، ودرجة السفر. Slicer باسم ميناء الانطلاق (Embarked) لتحليل نسبة النجاة من كل ميناء بشكل منفصل. تصميم بصري منظم يسهّل مقارنة النتائج واستخلاص الأنماط. 🔎 أهم النتائج: أظهرت التحليلات أن النوع ودرجة السفر كانا من أكثر العوامل تأثيرًا على فرص النجاة، مع اختلاف واضح في النسب بين الفئات المختلفة.