Create data_management.py

data_management.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+from datasets import load_dataset, Dataset
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+def load_tourism_datasets():
+    """
+    تحميل مجموعات بيانات جاهزة متعلقة بالسياحة
+    """
+    try:
+        # محاولة تحميل مجموعة بيانات السياحة
+        # ملاحظة: قد تحتاج لاستبدال هذا بمجموعة بيانات حقيقية متاحة
+        dataset = load_dataset("csv", data_files={"train": "sample_tourism_data.csv"}, split="train")
+        return dataset
+    except Exception as e:
+        print(f"خطأ في تحميل مجموعة البيانات: {str(e)}")
+        # إنشاء مجموعة بيانات وهمية للعرض
+        return create_sample_tourism_dataset()
+
+def create_sample_tourism_dataset():
+    """
+    إنشاء مجموعة بيانات عينة للسياحة
+    """
+    # بيانات وهمية للشاليهات
+    data = {
+        'name': [
+            'شاليه الشاطئ الذهبي', 'شاليه المنتجع الفاخر', 'شاليه العائلة السعيدة',
+            'شاليه الواحة', 'شاليه البحر الأزرق', 'شاليه النخيل', 'شاليه الصفا',
+            'شاليه المروج', 'شاليه الشروق', 'شاليه الهدوء'
+        ],
+        'location': [
+            'العين السخنة', 'الساحل الشمالي', 'رأس سدر', 'العين السخنة', 'الغردقة',
+            'شرم الشيخ', 'الساحل الشمالي', 'العين السخنة', 'مرسى مطروح', 'دهب'
+        ],
+        'price': [
+            1200, 1800, 950, 1100, 1500, 2000, 1300, 1000, 1400, 1600
+        ],
+        'capacity': [
+            4, 6, 5, 4, 8, 10, 6, 4, 7, 5
+        ],
+        'rating': [
+            4.5, 4.8, 4.2, 4.0, 4.7, 4.9, 4.3, 4.1, 4.6, 4.4
+        ],
+        'amenities': [
+            'شاطئ خاص، مسبح، واي فاي', 'مسبح، جاكوزي، مطبخ مجهز', 'مسبح، ملعب أطفال، شواء',
+            'شاطئ خاص، تكييف، واي فاي', 'مسبح، جيم، سبا', 'شاطئ خاص، مسبح، مطعم',
+            'مسبح، تراس، مطبخ مجهز', 'شاطئ خاص، واي فاي، تكييف', 'مسبح، ملعب تنس، جاكوزي',
+            'شاطئ خاص، مسبح، منطقة شواء'
+        ],
+        'season': [
+            'صيف', 'كل المواسم', 'صيف', 'كل المواسم', 'شتاء', 'كل المواسم',
+            'صيف', 'صيف', 'صيف', 'شتاء'
+        ],
+        'target_audience': [
+            'شباب', 'عائلات', 'عائلات', 'أزواج', 'عائلات', 'عائلات',
+            'شباب', 'أزواج', 'عائلات', 'أزواج'
+        ]
+    }
+    
+    df = pd.DataFrame(data)
+    dataset = Dataset.from_pandas(df)
+    return dataset
+
+def create_chalet_dataset(chalet_data_csv):
+    """
+    إنشاء مجموعة بيانات للشاليهات من ملف CSV
+    """
+    try:
+        # قراءة البيانات من ملف CSV
+        df = pd.read_csv(chalet_data_csv)
+        
+        # إنشاء مجموعة بيانات
+        dataset = Dataset.from_pandas(df)
+        
+        # حفظ مجموعة البيانات محلياً
+        dataset.save_to_disk("chalet_dataset")
+        
+        return dataset
+    except Exception as e:
+        print(f"خطأ في إنشاء مجموعة البيانات: {str(e)}")
+        return None
+
+def filter_dataset_by_criteria(dataset, criteria):
+    """
+    تصفية مجموعة البيانات حسب معايير محددة
+    """
+    filtered_dataset = dataset
+    
+    for key, value in criteria.items():
+        if value:
+            filtered_dataset = filtered_dataset.filter(lambda example: example[key] == value)
+    
+    return filtered_dataset
+
+def analyze_dataset(dataset):
+    """
+    تحليل مجموعة البيانات وإرجاع إحصاءات مفيدة
+    """
+    df = dataset.to_pandas()
+    
+    analysis = {
+        'count': len(df),
+        'locations': df['location'].value_counts().to_dict(),
+        'avg_price': df['price'].mean(),
+        'avg_rating': df['rating'].mean(),
+        'audience_distribution': df['target_audience'].value_counts().to_dict(),
+        'season_distribution': df['season'].value_counts().to_dict()
+    }
+    
+    return analysis