تنظيف وتحليل بيانات أسعار العقارات وتجهيزها للتنبؤ باستخدام Python.

يهدف هذا المشروع إلى معالجة وتحليل مجموعة بيانات حقيقية ومعقدة لأسعار العقارات في مدينة بنغالور. ركّز المشروع بشكل أساسي على مرحلة هندسة البيانات وتطهيرها (Data Cleaning & Engineering) في بيئة Jupyter Notebook، وهي المرحلة الأهم لضمان بناء نماذج تعلم آلي (Machine Learning) دقيقة وموثوقة للتنبؤ بالأسعار مستقبلاً. الخطوات والمنهجية التقنية المتبعة: 1. استكشاف وفهم البيانات (Data Exploration): دراسة الميزات (Features) المؤثرة على أسعار العقارات مثل الموقع، المساحة، عدد الغرف (BHK)، وعدد الحمامات. 2. تنظيف البيانات وهندستها (Data Cleaning & Feature Engineering): التعامل الاحترافي مع القيم المفقودة (Missing Values) وإسقاط الأعمدة غير المؤثرة لتخفيف عبء الحسابات. توحيد صيغ البيانات وتصحيح القيم المتناقضة (مثل تحويل قيم المساحة المكتوبة على شكل فترات "Range" إلى قيم عددية محددة). استخراج ميزات جديدة مثل "السعر لكل قدم مربع" لتسهيل عملية المقارنة والتحليل. 3. معالجة القيم الشاذة (Outliers Detection & Removal): تطبيق المفاهيم الإحصائية المتقدمة (مثل الانحراف المعياري Standard Deviation ونطاقات الحد الأدنى والأقصى) لاكتشاف وحذف القيم الشاذة في المساحات والأسعار والتي قد تؤثر سلباً على دقة النماذج. 4. التحليل البياني والمرئيات (Data Visualization): استخدام الرسومات البيانية لتوضيح العلاقة بين المساحة والسعر، وتوزيع العقارات حسب الموقع الجغرافي والميزات المتاحة.