يقدم هذا المشروع حلاً متكاملاً باستخدام **تعلم الآلة (Machine Learning)** للتنبؤ بأسعار السيارات المستعملة اعتمادًا على مجموعة من الخصائص الأساسية، مثل العلامة التجارية، وسنة الصنع، وعدد الكيلومترات المقطوعة، وسعة المحرك، وناقل الحركة، ونوع الوقود.
تشمل مراحل العمل جمع البيانات، ومعالجتها وتجهيزها، وإجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، وهندسة الميزات (Feature Engineering)، وتدريب نماذج تعلم الآلة، وتقييم أدائها. تمت مقارنة عدة نماذج انحدار (Regression Models)، ثم اختيار النموذج الأفضل من حيث الدقة لتقديم تنبؤات موثوقة بأسعار السيارات.
كما تم تطوير لوحة معلومات تفاعلية (Interactive Dashboard) لعرض أداء النموذج ونتائج التنبؤ بشكل مرئي، مما يساعد المشترين والبائعين على اتخاذ قرارات تسعير أكثر دقة ووعيًا.
