بناء نظام ذكي للتنبؤ بأسعار رحلات Uber مع لوحة تحكم تحليلية احترافية

### وصف المشروع: مشروع متكامل لبناء نظام ذكاء اصطناعي يتوقع أسعار رحلات Uber بدقة عالية، مع لوحة تحكم تحليلية احترافية تقدم تحليلات تفصيلية لاتخاذ قرارات استراتيجية. #### التقنيات المستخدمة: - Python (اللغة الأساسية) - Scikit-learn (النموذج: RandomForestRegressor) - Pandas / NumPy (تحليل ومعالجة البيانات) - Plotly Express (رسوم بيانية تفاعلية) - Power BI (لوحات التحكم) - Streamlit or Desktop (الواجهة) --- #### أهداف النظام: - توقع السعر المتوقع للرحلة بناءً على: المسافة، الوقت، الموقع، نوع الخدمة - تحليل العوامل المؤثرة على السعر - دقة توقع عالية (أكثر من 92%) باستخدام Random Forest #### لوحة التحكم: - تحليل الإيرادات حسب الموقع والوقت - تحليل الطلب في أوقات مختلفة - تأثير وقت الانتظار على الأسعار وسلوك العملاء - خرائط حرارية للمناطق الأكثر ربحية - توقعات الطلب المستقبلي #### مخرجات المشروع: - تطبيق ويب تفاعلي بواجهة إدخال بسيطة ونتائج مباشرة ورسوم بيانية - إمكانية رفع البيانات وتحليلها وتصدير التقارير - تقارير تحليلية عن سلوك العملاء، رضاهم، وأفضل الأوقات والمناطق للإيرادات - توصيات تحسين استراتيجية التسعير - الكود الكامل مع شرح مفصل ودليل استخدام عربي --- #### مميزات إضافية: ✅ دقة توقع عالية (92%) ✅ واجهة حديثة وسهلة الاستخدام ✅ رسوم بيانية تفاعلية احترافية ✅ قابلية للتوسع وتعدد اللغات (عربي/إنجليزي) ✅ جاهزية للنشر (CI/CD)