نظام تحليل وتنبؤ بأسعار العقارات باستخدام تعلم الآلة (Real Estate Price Predictor)

عن المشروع: تطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تقدير القيمة السوقية للعقارات بدقة بناءً على أكثر من 27,000 سجل بيانات. المشروع يحل مشكلة التقييم العشوائي للعقارات من خلال تحليل العوامل الجوهرية التي تؤثر على السعر مثل الموقع، المساحة، وعدد الغرف، مما يوفر رؤية دقيقة للمستثمرين والمشترين. ماذا قدمت في هذا المشروع؟ معالجة البيانات الخام (Data Cleaning): قمت بتنظيف وتحويل البيانات من صيغة نصية (Object) إلى صيغة رقمية قابلة للتحليل، مع التعامل مع القيم المفقودة (Null values) في المساحات وعدد الغرف. التحليل الجغرافي: تحليل تأثير "المدينة" (City) و"الكمبوند" (Compound) كعوامل أساسية في تحديد الفجوات السعرية. هندسة الميزات (Feature Engineering): تحويل الميزات الفئوية مثل (Furnished, Payment_Option, Delivery_Term) إلى مدخلات يفهمها النموذج الرياضي. بناء الموديل: تطوير نموذج Regression (انحدار) للتنبؤ بالسعر النهائي (Price) بناءً على المواصفات المدخلة. تحليل السوق: دراسة العلاقة بين "مستوى الدور" (Level) وتاريخ التسليم (Delivery Date) وتأثيرهما على السعر. الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, Matplotlib/Seaborn.