تحليل بيانات الافلام مع انشاء web scraping python تفاعلي

خطوات العمل التي قمت بها : جمع البيانات من موقع FilmAffinity باستخدام Web Scraping عبر Selenium استخراج بيانات (العنوان، السنة، التقييم، المخرج، الدولة) تحويل البيانات إلى DataFrame باستخدام Pandas تنظيف البيانات (إزالة الرموز – توحيد التنسيق – تصحيح القيم) إجراء تحليل استكشافي (EDA) إنشاء Visualizations باستخدام Matplotlib و Seaborn اكتشاف القيم الشاذة باستخدام IQR تخزين البيانات في MongoDB باستخدام PyMongo بناء Dashboard تفاعلي باستخدام Streamlit التحليل الذي يقدمه المشروع : توزيع تقييمات الأفلام تحليل عدد الأفلام حسب السنوات تحديد أعلى الأفلام تقييمًا تحليل الدول الأكثر إنتاجًا اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) عرض تفاعلي للبيانات لتسهيل اتخاذ القرار حجم البيانات المشمول بالسعر : حتى 500 فيلم (قابل للتعديل حسب الباقة) استخراج من عدة صفحات داخل الموقع إمكانية زيادة العدد مقابل تكلفة إضافية ما يتضمنه السعر : Web Scraping كامل تنظيف وتجهيز البيانات تحليل البيانات (EDA) إنشاء الرسوم البيانية تخزين البيانات (اختياري) Dashboard بسيط (Streamlit) التسليم يشمل : ملف البيانات (CSV أو Excel) كود Python كامل ومنظم الرسوم البيانية (Images أو داخل Notebook) Dashboard تفاعلي (Streamlit) تقرير مختصر يوضح النتائج النتيجة النهائية : Dataset نظيف وجاهز للاستخدام تحليل واضح وقابل للفهم Visualizations احترافية Dashboard تفاعلي لعرض البيانات مشروع كامل يمكن استخدامه أو تطويره بسهولة