لوحة تحكم تفاعلية لتحليل بيانات Ford GoBike باستخدام Python & Dash

مشروع متقدم لتحليل وتصور البيانات الضخمة (Big Data Visualization) لنظام مشاركة الدراجات في مدينة سان فرانسيسكو. قمت ببناء لوحة تحكم تفاعلية متكاملة تتيح للمستخدمين استكشاف أنماط الاستخدام وفهم سلوك المستأجرين من خلال واجهة رسومية ذكية. أبرز ما تم تنفيذه في المشروع: هندسة البيانات (Data Engineering): بناء Pipeline متكامل لتنظيف ومعالجة أكثر من 165,000 سجل رحلة لضمان دقة التحليل. تحليل المؤشرات الرئيسية (KPIs): حساب وعرض إحصائيات حيوية مثل إجمالي الرحلات، متوسط مدة الرحلة، وعدد المستخدمين النشطين بشكل لحظي. التحليل الزمني والسلوكي: * كشف أوقات الذروة (Rush Hours) وتحليل توزيع الرحلات على مدار الساعة. دراسة توزيع مدة الرحلات وتحديد أنماط التنقل اليومي. تحليل التركيبة السكانية (Demographics): تصنيف المستخدمين حسب الفئة العمرية، الجنس، ونوع الاشتراك (Subscriber vs Customer) باستخدام رسومات بيانية تفاعلية. تصنيف المحطات: رصد وتصنيف المحطات الأكثر ازدحاماً وتأثيراً في شبكة النقل. الجانب التقني والهيكلي: اللغة: Python. المكتبات التفاعلية: Plotly و Dash لبناء الـ Dashboard. هيكلة الكود (Clean Architecture): تم تنظيم المشروع بشكل احترافي (Modular Structure) مقسم إلى (Components, Plots, Utils, Preprocessing) مما يسهل عملية التطوير والصيانة مستقبلاً. ما الذي يثبته هذا العمل للعملاء؟ القدرة على بناء أدوات ذكاء أعمال (BI Tools) مخصصة. الاحترافية في تنظيم الملفات البرمجية للمشاريع الكبيرة. المهارة العالية في استخدام مكتبات Python المتقدمة في تحليل وتصور البيانات.