مشروع تحليل بيانات تفاعلي يهدف إلى دراسة وفهم سلوك المستخدمين عبر الإنترنت واهتماماتهم بمواضيع الصحة (Diet & Gym) والشؤون المالية (Finance). تم استخراج البيانات من Google Trends وتغطية فترة زمنية طويلة لتحليل "الموسمية" وكيف تتغير أولويات الناس بمرور الوقت.
المهارات المستخدمة:
لغة البرمجة: Python.
المكتبات الأساسية: Pandas لترتيب البيانات، Matplotlib & Seaborn لعمل المخططات البيانية.
تقنيات التحليل: Time Series Analysis، Rolling Statistics (المتوسطات المتحركة) لتنعيم البيانات وتوضيح الاتجاهات.
خطوات العمل التي قمتِ بها:
استيراد وتنظيف البيانات (Cleaning) وتحويل التواريخ إلى صيغة قابلة للتحليل.
عمل تصوير بياني أولي (Primary Visualization) للمقارنة بين التوجهات الثلاثة.
استخدام Rolling Average (بنافذة زمنية 3 شهور) لإزالة الضوضاء من البيانات وتوضيح التوجه العام (Trend).
استخلاص النتائج حول فترات الذروة لكل تخصص (مثل ارتفاع البحث عن الحمية والجيم في بداية كل عام ميلادي).
من خلال التحليل، تبين وجود نمط موسمي متكرر (Seasonality)؛ حيث يصل الاهتمام بالحمية والجيم إلى ذروته في شهر يناير من كل عام (تزامناً مع قرارات السنة الجديدة)، بينما يظهر الاهتمام بالشؤون المالية نمطاً أكثر استقراراً مع ارتفاعات طفيفة في فترات محددة.
