استيراد المكتبات: استدعاء المكتبات البرمجية وإجراء استعراض شامل لبنية البيانات (Data Overview).معالجة المفقودات: التعامل مع القيم المفقودة بواسطة Iterative Imputer وحذف السجلات المكررة لضمان جودة البيانات.تحليل القيم الشاذة: فحص الـ Outliers والتأكد من صحة القراءات واعتبارها بيانات حقيقية.التصور البياني: تمثيل البيانات (Visualization) لتحليل التوزيعات والعلاقات داخل الـ DataFrame.معالجة النصوص: تنظيف العناوين وترميز المتغيرات الفئوية باستخدام (OneHot & Ordinal Encoder).التقسيم والمعايرة: تقسيم البيانات عبر K-Fold وتوحيد نطاقها باستخدام StandardScaler.النمذجة الرياضية: تقييم 15 نموذج (Regressor) واستخدام Grid Search لتحسين $R^2$؛ واختيار GradientBoostingRegressor نموذجاً نهائياً.النشر (Deployment): تحويل النموذج إلى تطبيق تفاعلي باستخدام إطار عمل Gradio.الشبكات العصبية: بناء Neural Network بدالة تنشيط ReLU ومُحسّن Adam لتحقيق نتائج مطابقة ومعايرة الأداء.