التنبؤ بالأسعار (Price Prediction)

البيانات المستخدمة (Input Data) يتم تدريب النموذج على بيانات تحتوي على جزئين رئيسيين: 1️⃣ Features (العوامل المؤثرة على السعر) وهي البيانات التي تصف المنتج أو الأصل، مثل: 🏠 في حالة العقارات: المساحة (Area) عدد الغرف (Rooms) عدد الحمامات (Bathrooms) الموقع (Location) الطابق (Floor) سنة البناء (Year Built) نوع العقار (Apartment / Villa) 🚗 في حالة السيارات: الماركة (Brand) الموديل (Model) سنة الصنع عدد الكيلومترات نوع الوقود الحالة (Used / New) 🛒 في حالة المنتجات: الفئة (Category) العلامة التجارية المواصفات التقييمات الخصائص التقنية -------------------------------------------- Target (النتيجة المطلوبة) السعر الفعلي (Price) المستخدم لتدريب النموذج وهو القيمة التي سيتم التنبؤ بها لاحقًا ------------------------------------------- حجم البيانات المطلوب: الحد الأدنى: 300 سجل المفضل: 1000 – 50,000 سجل كلما زادت البيانات، زادت دقة التوقعات بشكل كبير ------------------------------------------- ملف بصيغة CSV أو Excel يحتوي على: أعمدة للخصائص (Features) عمود للسعر (Price) ------------------------------------------ ثانيًا: النتيجة التي ستحصل عليها (Output) بعد تنفيذ الخدمة ستحصل على: 🤖 1. نموذج ذكاء اصطناعي جاهز يمكنه توقع السعر لأي مدخلات جديد --------------------------------------- 2. تحليل كامل للبيانات فهم أهم العوامل المؤثرة على السعر معرفة العلاقة بين الخصائص والسعر -------------------------------------- تقييم أداء النموذج دقة التوقع باستخدام مؤشرات مثل: R² Score MAE (متوسط الخطأ) RMSE (جذر الخطأ) ------------------------------------- ملف النموذج الجاهز يمكن استخدامه مباشرة في أي تطبيق أو نظام -------------------------------------- دقة النتائج تعتمد على جودة وحجم البيانات المقدمة النموذج يقدم توقعات تحليلية وليس تسعير رسمي نهائي كل البيانات يتم التعامل معها بسرية كاملة