Real Estate Market Data Analysis
تفاصيل العمل
تحليل بيانات سوق الإيجارات لاكتشاف العوامل المؤثرة على الأسعار في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات حقيقية لسوق العقارات باستخدام Python بهدف استخراج مؤشرات تساعد في اتخاذ قرارات استثمارية مبنية على البيانات بدل التخمين. ركز التحليل على فهم العلاقة بين السعر وكل من: الموقع الجغرافي عدد الغرف خصائص العقار تم تنفيذ المشروع بدءًا من تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة، ثم إجراء تحليل استكشافي شامل، وإنشاء رسومات بيانية توضح اتجاهات السوق والفروق بين المناطق. أهم ما يميز هذا المشروع: تحويل بيانات خام غير منظمة إلى بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل استخراج استنتاجات قابلة للتطبيق في قرارات الشراء أو الاستثمار عرض النتائج بصريًا بطريقة سهلة الفهم لغير المتخصصين الأدوات المستخدمة: Python – Pandas – Matplotlib – Seaborn – Jupyter Notebook نتائج المشروع: تحديد أغلى وأرخص المناطق في السوق قياس تأثير عدد الغرف على السعر اكتشاف مناطق تقدم قيمة أعلى مقابل السعر هذا النوع من التحليل يمكن استخدامه في: اتخاذ قرارات استثمار عقاري دراسة السوق قبل الشراء بناء تقارير تحليلية للشركات العقارية
مهارات العمل
