مشروع: تحليل سجلّ موقع والتنبؤ بالسلوك

log = """u1 45 3 1u2 8 1 0u3 120 5 1u4 5 1 0u5 200 7 1u6 12 2 0u7 90 4 1u8 6 1 0u9 150 6 1u10 30 2 0"""import pandas as pdrows = [line.split() for line in log.strip().split("\n")]df = pd.DataFrame(rows, columns=["user", "seconds", "pages", "bought"])# كل ما يُقرأ نصّ — حوّل الأرقامfor col in ["seconds", "pages", "bought"]:    df[col] = df[col].astype(int) print("عدد الجلسات:", len(df))print("معدّل التحويل:", round(df["bought"].mean() * 100, 1), "%")print("متوسط ثواني المشترين:", round(df[df["bought"]==1]["seconds"].mean(), 1))print("متوسط ثواني غير المشترين:", round(df[df["bought"]==0]["seconds"].mean(), 1))

log = """u1 45 3 1u2 8 1 0u3 120 5 1u4 5 1 0u5 200 7 1u6 12 2 0u7 90 4 1u8 6 1 0u9 150 6 1u10 30 2 0"""import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_score rows = [line.split() for line in log.strip().split("\n")]df = pd.DataFrame(rows, columns=["user", "seconds", "pages", "bought"])for col in ["seconds", "pages", "bought"]:    df[col] = df[col].astype(int) X = df[["seconds", "pages"]].valuesy = df["bought"]Xtr, Xte, ytr, yte = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) model = LogisticRegression().fit(Xtr, ytr)pred = model.predict(Xte)print("الدقّة على الاختبار:", round(accuracy_score(yte, pred), 2)) # تنبّؤ لزائرٍ جديد: جلسة 180 ثانية و6 صفحاتnew = model.predict([[180, 6]])[0]print("هل سيشتري زائر (180ث، 6 صفحات)؟", "نعم" if new == 1 else "لا")