Post by Mahmoud Abass

Name: ----> تحليل شامل لبيانات رحلات الطيران – NYC Flights Dataset 📊✈️ اشتغلت مؤخرًا على بروجيكت Data Ana
Uploaded: 2025-06-27T21:48:11.371Z
Channel: Mahmoud Abass
Description: ----> تحليل شامل لبيانات رحلات الطيران – NYC Flights Dataset 📊✈️ اشتغلت مؤخرًا على بروجيكت Data Analysis باستخدام Python – Pandas – Matplotlib، على داتا ضخمة جدًا فيها أكتر من 336,000 رحلة جوية من ني

Data Analyst | Machine Learning Engineer | Data Scientist | AI Engineer

----> تحليل شامل لبيانات رحلات الطيران – NYC Flights Dataset 📊✈️ اشتغلت مؤخرًا على بروجيكت Data Analysis باستخدام Python – Pandas – Matplotlib، على داتا ضخمة جدًا فيها أكتر من 336,000 رحلة جوية من نيويورك لـ أكتر من 100 وجهة خلال سنة كاملة! الهدف كان أعمل تحليل استكشافي (EDA) بشكل احترافي، وأستخرج منه insights ممكن تُستخدم فعليًا في تحسين أداء شركات الطيران. 💡 اللي اشتغلت عليه في المشروع بالتفصيل: 🔹 **قراءة ومعاينة البيانات** • قريت ملف CSV واكتشفت عدد الـ rows & columns • استعرضت أنواع البيانات (Data Types) • شفت كل الوجهات (destinations) المتاحة 🔹 **تحليل رحلات Seattle بالتحديد (SEA)** • طلعت عدد الرحلات اللي رايحة سياتل • حسبت عدد شركات الطيران اللي بتسافر لسياتل • حسبت متوسط تأخير الوصول (Arrival Delay) • حسبت عدد الطائرات المختلفة (tailnum) • شفت نسبة كل origin airport للرحلات دي 🔹 **تحليل الـ Delays عمومًا** • حسبت أعلى يوم في السنة حصل فيه **departure delay** • حسبت أعلى يوم حصل فيه **arrival delay** • حددت أكتر يوم حصل فيه أكبر عدد رحلات متأخرة (delayed flights) • رسمت **plot يوضح متوسط التأخير الشهري في الإقلاع** • عملت كمان رسم بياني للتأخير حسب الساعة على مدار اليوم، وعدلت الساعة 24 تخليها 0 الأول 🔹 **حساب سرعة الطيران (Speed)** • استخدمت المعادلة: `speed = distance / (air_time/60)` • طلعت الرحلة اللي كانت سرعتها الأعلى بين كل الرحلات 🔹 **تحليل الرحلات اليومية المنتظمة** • استخدمت factorize عشان أعمل unique\_day لكل رحلة • حسبت الرحلات اللي كانت شغالة كل يوم في السنة (يعني 365 يوم = تشغيل يومي) • استخرجت الوجهات اللي حصل فيها ده 🔹 **تحليل أداء شركات الطيران من نيويورك لسياتل** • حسبت متوسط تأخير الإقلاع والوصول لكل شركة Carrier • عملت رسم بياني (bar chart) يوضح الترتيب بينهم 🎯 النتايج فعليًا بتوضح اختلاف كبير في الأداء بين الشركات، وكمان فيه ترندات واضحة في أيام معينة بتزيد فيها نسب التأخير سواء في الوصول أو المغادرة. لو حد مهتم يتناقش في الأفكار اللي طلعت منها، الكومنتس مفتوحة تمامًا. وبإذن الله فيه مشاريع أقوى جايه قريب وشغل على موديلات ML حقيقية👨‍💻💥 #MachineLearning #Python #Pandas #EDA #FlightsData #Colab #Matplotlib #AIJourney #NYCFlights #DataVisualization #تحليل_بيانات #MLPipeline #DataScience

Video Content