تحليل بيانات Airbnb وتجهيز البيانات لمشروع Dynamic Pricing باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات Airbnb بهدف دراسة العوامل المؤثرة على أسعار العقارات وتجهيز البيانات لبناء نظام Dynamic Pricing باستخدام Python وتقنيات تحليل البيانات. شمل المشروع جميع مراحل معالجة وتحليل البيانات بدايةً من تنظيف البيانات وحتى تنفيذ التحليل الاستكشافي واستخراج أهم الـ Insights من البيانات. ما تم تنفيذه داخل المشروع: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والشاذة تحليل البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات تنفيذ تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) إنشاء Visualizations ورسوم بيانية لعرض النتائج تجهيز البيانات للـ Machine Learning تنفيذ Feature Engineering وتحسين جودة البيانات بناء Data Preprocessing Pipeline منظمة وقابلة لإعادة الاستخدام تحليل العوامل المؤثرة على أسعار الإيجارات داخل Airbnb الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python Pandas & NumPy Matplotlib & Seaborn Data Analysis Data Cleaning Feature Engineering ساعد هذا المشروع في استخراج Insights مهمة من بيانات Airbnb وفهم العوامل التي تؤثر على الأسعار تمهيدًا لاستخدام البيانات في أنظمة التسعير الذكي وتحليل السوق.