قمت في هذا المشروع بإجراء تحليل بيانات استكشافي (EDA) عميق وشامل لمجموعة بيانات أفلام وعروض تلفزيون منصة "نتفليكس". الهدف الأساسي من المشروع كان تحويل البيانات الخام إلى رؤى ومعلومات بصرية تدعم اتخاذ القرار وتكشف عن توجهات المحتوى على المنصة العالمية.
أبرز المهام التي قمت بتنفيذها:
تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) بنسبها المختلفة، وتصحيح أنواع البيانات (Data Types) لضمان دقة التحليل.
هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج ميزات زمنية جديدة مثل (سنة الإضافة، وشهر الإضافة) وتحويل الأعمدة النصية (مثل المدة) إلى قيم عددية قابلة للقياس الإحصائي.
التحليل الإحصائي: استخراج ملخصات إحصائية شاملة لفهم طبيعة المحتوى وتوزيعه.
تصور البيانات (Data Visualization): استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لإنشاء رسوم بيانية توضح المقارنات بين الأفلام والمسلسلات، وتوزيع المحتوى حسب التصنيفات والدول.
تجهيز البيانات للذكاء الاصطناعي: إعداد نسخة نهائية من البيانات المنقحة لتكون جاهزة لعمليات التعلم الآلي (Machine Learning) أو أنظمة الترشيح.
الأدوات والتقنيات المستخدمة:
اللغة: Python.
المكتبات: Pandas, NumPy للتحليل الرقمي، و Seaborn, Matplotlib للتصور البياني.
البيئة: Jupyter Notebook.
