"تحليل الكتب بالبيانات: من الكلمات إلى الرؤى"

 

                                       

    تحليل بيانات الكتب للمبتدئين: أدوات، خطوات، وتحديات

✍️ مقدمة:

في هذا المقال، أشارككم تجربتي في تنفيذ مشروع تحليل بيانات الكتب باستخدام أدوات تحليل البيانات مثل بايثون وPower BI. الهدف من المشروع كان تحويل ملف بيانات خام يحتوي على معلومات آلاف الكتب إلى لوحة معلومات تفاعلية تساعد في فهم الأنماط، تحديد الكتب الأعلى تقييمًا، واكتشاف الاتجاهات في عالم القراءة. هذا المشروع يوضح كيف يمكن للبيانات أن تتحول من أرقام مبعثرة إلى رؤى قابلة للتنفيذ، ويُعد مثالًا عمليًا على تطبيقات تحليل البيانات في المجال الثقافي والتجاري.

🧠 المقال: تحليل بيانات الكتب

باستخدام بايثون وPower BI

1. خلفية المشروع

بدأت فكرة المشروع من ملف بيانات متاح على منصة Kaggle يحتوي على معلومات تفصيلية عن آلاف الكتب، مثل العنوان، المؤلف، التصنيف، عدد الصفحات، التقييم، وعدد المراجعات. كان الهدف هو الإجابة عن أسئلة مثل:

• ما أكثر الكتب تقييمًا؟

• هل هناك علاقة بين عدد الصفحات والتقييم؟

• ما التصنيفات الأكثر شعبية؟

الكلمات المفتاحية: تحليل بيانات الكتب، بايثون، Power BI، Kaggle، تنظيف البيانات، تصور البيانات، لوحات المعلومات، DAX، مكتبة Pandas.

2. خطوات العمل

📥 تحميل البيانات

تم تحميل ملف CSV من Kaggle، يحتوي على أكثر من 10,000 سجل.

🧹 تنظيف البيانات باستخدام بايثون

استخدمت مكتبة pandas لتنظيف البيانات:

• إزالة القيم الفارغة.

• تحويل التقييمات إلى أرقام عشرية.

• توحيد أسماء التصنيفات.

📊 تحليل البيانات

أجريت تحليلات أولية مثل:

• المتوسطات والانحراف المعياري.

• التصنيفات الأكثر تكرارًا.

• الكتب الأعلى تقييمًا حسب عدد المراجعات.

📈 تصميم لوحة Power BI

تم رفع البيانات إلى Power BI وإنشاء لوحة من 6 صفحات تشمل:

• نظرة عامة.

• تحليل حسب التصنيف.

• تحليل حسب المؤلف.

• مقارنة بين التقييم وعدد الصفحات.

• الكتب الأعلى تقييمًا.

• الكتب الأكثر مبيعًا (حسب عدد المراجعات).

3. التحديات التي واجهتها

• تنسيق التقييمات كان غير موحد.

• بعض التصنيفات كانت مكتوبة بأكثر من طريقة.

• تصدير التقرير النهائي بصيغة PDF منسّقة بالعربية تطلب تعديل إعدادات Power BI.

هل واجهت تحديات مشابهة في مشاريعك؟ شاركنا تجربتك في التعليقات!

4. النتائج والتوصيات

• التصنيفات الأكثر شعبية كانت: الروايات، التنمية الذاتية، والخيال العلمي.

• الكتب الأعلى تقييمًا كانت غالبًا ذات عدد صفحات متوسط.

• المؤلفون الأكثر إنتاجًا ليسوا بالضرورة الأعلى تقييمًا.

5. الرابط المشروع في Power BI

 

6. دعوة للتفاعل

هل لديك ملف بيانات ترغب في تحليله؟ هل تفضل استخدام بايثون أم Power BI؟ اكتب لنا في التعليقات، وسأساعدك في اختيار الأدوات المناسبة لمشروعك القادم!

الصفحة الرئيسية