Student Productivity & Digital Behavior Analysis | Tableau & Python

يهدف هذا المشروع إلى تحليل سلوك الطلاب وفهم العوامل المؤثرة على الإنتاجية الأكاديمية، مع التركيز على التشتت الرقمي، عادات الدراسة، النوم، ومستويات الضغط النفسي. تم استخدام Python في تنظيف البيانات وإجراء التحليل الاستكشافي (EDA)، بالإضافة إلى تحليل العلاقات بين المتغيرات واكتشاف الأنماط السلوكية المختلفة. كما تم تصميم Dashboards تفاعلية باستخدام Tableau لتحويل البيانات إلى رؤى بصرية واضحة وسهلة الفهم. يشمل المشروع: * تحليل مستويات الإنتاجية لدى الطلاب * دراسة تأثير التشتت الرقمي ووسائل التواصل الاجتماعي * تحليل أنماط النوم والدراسة * تحليل مستويات الضغط الأكاديمي * دراسة العلاقات والارتباطات بين المتغيرات * اكتشاف القيم الشاذة والانحرافات في البيانات * تصميم لوحات معلومات تفاعلية بأسلوب Storytelling الأدوات المستخدمة: Python – Pandas – Matplotlib – Seaborn – Tableau ومن أهم النتائج التي تم التوصل إليها: أن انخفاض الإنتاجية لا يرتبط فقط بعدد ساعات استخدام الهاتف أو الشاشة، بل يتأثر بشكل أكبر بالتوازن السلوكي، إدارة الوقت، والعادات اليومية للطلاب.