تحليل 4 سنوات من بيانات الطقس الحقيقية لمدينة سياتل من NOAA باستخدام Python

مشروع تحليل بيانات متقدم لبيانات الطقس الحقيقية من الهيئة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي الأمريكية (NOAA)، يغطي 1,461 يوماً من الرصد الجوي المستمر في مدينة سياتل خلال الفترة من 2012 إلى 2015. مصدر البيانات: NOAA - بيانات طقس رسمية موثقة، تستخدم في الأبحاث العلمية والمناخية. هدف التحليل: دراسة أنماط الطقس الموسمية والسنوية في سياتل، مع التحقق من الاعتقادات الشائعة حول مناخ المدينة واستخراج رؤى تفيد في مجالات السياحة والزراعة وإدارة الطاقة. مميزات البيانات: - 1,461 يوم من الرصد المستمر - 6 متغيرات رئيسية (درجة الحرارة القصوى والدنيا، الأمطار، الرياح، نوع الطقس) - بيانات عالية الجودة بدون قيم مفقودة مراحل التنفيذ: 1. فحص البيانات واستكشافها 2. هندسة متغيرات زمنية جديدة (السنة، الشهر، الموسم، اليوم في السنة) 3. حساب المتوسطات والمدى الحراري 4. تحليل توزيع أنواع الطقس 5. دراسة الأنماط الموسمية والسنوية 6. إنشاء خرائط حرارية وتصورات زمنية 7. تطبيق المتوسطات المتحركة لإبراز الاتجاهات أبرز النتائج (مفاجئة!): - عكس الاعتقاد الشائع، 48.9% من أيام سياتل مشمسة - الأيام الممطرة تمثل 21.4% فقط (مطر + رذاذ) - الضباب ظاهرة شائعة جداً (28.1% من الأيام) - أعلى درجة حرارة مسجلة: 35.6°م في 11 أغسطس 2014 - أدنى درجة حرارة مسجلة: -7.1°م في 7 ديسمبر 2013 - متوسط الأمطار السنوي: 1,106 مم - متوسط الحرارة السنوي: 12.3°م التطبيقات العملية للنتائج: - التخطيط السياحي: أفضل فترة للزيارة من يونيو إلى سبتمبر - الزراعة: فهم أنماط الأمطار لاختيار المحاصيل المناسبة - إدارة الطاقة: التنبؤ باحتياجات التدفئة والتبريد - تعلم الآلة: البيانات مثالية لمسائل التصنيف للتنبؤ بالطقس الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook التسليمات: - Jupyter Notebook متكامل بالتحليل والشرح - 7 رسوم بيانية متنوعة (Time series, Heatmaps, Box plots, Area charts) - ملف البيانات المعالج - تقرير نهائي بالنتائج والتوصيات - الكود الكامل موثق على GitHub