مشروع تحليل بيانات لحركة المرور في مدينة نيويورك

استخدمت هنا Power BI لتحليل الداتا دي واللي بيكون الهدف منها هو فهم أنماط الحوادث وتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في السلامة المرورية » خطوات تنفيذ المشروع كالآتي: 1. تنظيف البيانات (Data Cleaning) وكان اهم حاجة فيها هو التعامل مع القيم المفقودة أو الفارغة (null) وتحويلها إلى "Others" وفي أعمدة تانية إلى "Unspecified" لتسهيل التحليل و عشان تكون مفهومة وواضحة 2. إنشاء DAX Measures لحساب معدلات الإصابات والوفيات وكان من أهمها كمان هو تقسيم اليوم باستخدام SWITCH function عشان نعرف توزيع الحوادث حسب الوقت (Morning - Evening - Night) 3. تصميم Interactive Tooltips تساعد المستخدم يشوف التفاصيل لكل عنصر في الشارت بسهولة 4. إعداد مؤشرات KPI توضح الترند العام للحوادث عبر السنين، واختيار ألوان متناسقة وترتيب ال Charts بشكل يكون مريح للعين وسهل الفهم بالنسبة للمستخدم أو الشخص اللي هيطلع على التقرير دا » أهم النتائج اللي استنجتها 1. إن أكتر فترة بيحصل فيها حوادث هي فترة المساء (2PM–10PM) واللي بتكون بنسبة 43% 2. منطقة Brooklyn و Queens هما الأعلى في عدد الحوادث بنسبة تعدت ال 50% 3. السبب الأكثر شيوعًا للحوادث هو تشتيت السائق (Driver Distraction) بمؤثرات زي الهواتف مثلا وكمان اكتر انواع المركبات حوادث هي السيارات الخاصة بالأفراد بفارق كبير عن اي مركبة تانية بنسبة تصل ل 85% الهدف من التحليل ده كان تحويل البيانات الخام إلى Insights حقيقية ممكن تساعد متخذي القرار على تحديد أولويات السلامة في المدينة