تحليل بيانات حملة تسويقية لبنك باستخدام Python

تم تنفيذ مشروع تحليل شامل لبيانات حملة تسويقية لبنك بهدف اكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في استجابة العملاء للعروض التسويقية.

يتضمن المشروع مراحل تنظيف البيانات، تحليلها إحصائيًا، وتمثيلها بصريًا لتحديد الفئات الأكثر استجابة للحملات الإعلانية وتحسين استراتيجيات التسويق المستقبلية.

ميزات المشروع:

تحليل أكثر من 40,000 سجل بيانات تشمل خصائص العملاء (العمر، الوظيفة، الحالة الاجتماعية، إلخ).

فحص القيم المفقودة والبيانات المكررة وتنظيفها قبل التحليل.

تحليل الفئات النصية (Categorical Features) من خلال الرسوم البيانية Pie charts وBar charts.

استكشاف العلاقة بين خصائص العملاء ونتائج الحملة التسويقية.

عرض النتائج بصريًا باستخدام Matplotlib وSeaborn لتسهيل الفهم واتخاذ القرار.

أدوات وتقنيات التنفيذ:

Python

Pandas لتحليل البيانات

Matplotlib & Seaborn للتمثيل البصري

Data Cleaning & Feature Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA)