تحليل عادات الطلاب وتأثيرها على الأداء الأكاديمي

نبذة عن المشروع قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات متكامل على بيانات 1,000 طالب بهدف اكتشاف أي العادات اليومية لها تأثير حقيقي على الدرجات، وأيها مجرد افتراضات شائعة. المشروع يغطي كامل دورة العمل: من تنظيف البيانات، مرورًا بتحليل SQL، وصولًا إلى داشبورد تفاعلي في Power BI. ما تم تنفيذه تنظيف وتحويل البيانات — معالجة القيم الناقصة، توحيد الأعمدة، وبناء pipeline تحليلي في Excel باستخدام Power Query تحليل SQL — كتابة استعلامات GROUP BY متقدمة مع CASE bucketing لتقسيم الطلاب إلى شرائح سلوكية عبر 4 محاور (ساعات الدراسة، النوم، الحضور، الرياضة) التحليل الإحصائي — حساب الارتباطات والمتوسطات والتوزيعات لجميع المتغيرات الـ16 داشبورد Power BI — تصميم لوحة تحكم تفاعلية تحتوي على Slicers وبطاقات KPI ورسوم بيانية للتوزيع وتحليل ديموغرافي أبرز النتائج ساعات الدراسة هي المحرك الأول لدرجة الامتحان (ارتباط 0.83) — المتفوقون يدرسون 5.6 ساعة/يوم مقابل 1.6 ساعة للمتأخرين الصحة النفسية في المرتبة الثانية (ارتباط 0.32) — تأثيرها أكبر من النوم السوشيال ميديا والنتفليكس لهما ارتباط سلبي بالدرجات (−0.17 لكل منهما) الحضور والجنس والتعليم الوالدي والأنشطة أثرهم على الدرجات ضعيف جدًا العمل بدوام جزئي لا يؤثر تأثيرًا ملحوظًا على المستوى الدراسي الأدوات المستخدمة MySQL · Excel / Power Query · Power BI · Python (pandas) المخرجات ✅ ملف البيانات المنظفة (CSV) ✅ ملف استعلامات SQL ✅ داشبورد Power BI (ملف .pbix) ✅ تقرير insights موثق متاح لمشاريع مشابهة في تحليل البيانات، بناء الداشبوردات، أو تقارير SQL.