تحليل وتوقع مغادرة العملاء

نبذة عن المشروع:

أهدف من خلال هذا المشروع إلى مساعدة شركات الاتصالات في التنبؤ بمغادرة العملاء (Churn) باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي. يشمل المشروع:

تحليل البيانات وتنظيفها للكشف عن الأنماط والعوامل المؤثرة في مغادرة العملاء.

بناء نماذج تعلم آلي دقيقة لتوقع مغادرة العملاء.

إنشاء لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard) لعرض النتائج والتفاعل معها بسهولة.

نشر النتائج باستخدام Streamlit لتسهيل الوصول والتفاعل مع المعنيين.

تفاصيل المشروع:

خطوات العمل:

تحليل البيانات ومعالجتها:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة.

إجراء تحليل استكشافي (EDA) لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

بناء النماذج:

تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لضمان دقة النماذج.

تجربة عدة نماذج تصنيف مثل:

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression).

الغابة العشوائية (Random Forest).

XGBoost.

اختيار أفضل نموذج بناءً على معايير الأداء (accuracy, precision, recall, F1 score).

نشر النموذج:

تطوير تطبيق باستخدام Streamlit لعرض النتائج.

تقديم ميزات تفاعلية تسمح للمستخدمين باستكشاف البيانات ونتائج التوقع.

الميزات المقدمة:

تحليل البيانات:

عرض مرئي للديموغرافيات، أنماط الاستخدام، ومعدلات المغادرة باستخدام أدوات مثل Matplotlib وSeaborn.

توقعات النماذج:

تقديم احتمالية مغادرة العملاء.

استعراض العوامل المؤثرة على قرار المغادرة.

لوحة تحكم تفاعلية:

واجهة بسيطة تتيح رفع بيانات جديدة لتوقع مغادرة العملاء مباشرة.

عرض مرئي للنتائج بطريقة سهلة الفهم.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغات البرمجة: Python

الأدوات:

Scikit-learn: بناء النماذج.

Pandas & NumPy: معالجة البيانات.

Matplotlib, Seaborn, Plotly: الرسوم البيانية.

Streamlit: نشر النتائج كتطبيق ويب.

Power BI: إنشاء لوحات تحكم تفاعلية إضافية.

GitHub: استضافة الكود وتطبيق Streamlit.

Kaggle: جمع البيانات.

Canva: تصميم العروض التقديمية.

لماذا تختارني؟

خبرة في تحليل البيانات وتطبيق نماذج التعلم الآلي.

القدرة على تقديم حلول مخصصة تلبي احتياجات عملك.

تصميم لوحات تحكم تفاعلية تسهل الوصول إلى البيانات ونتائج التحليل.

تقديم الدعم بعد التسليم لأي تعديلات أو تحسينات.

أتشرف بالعمل معك لتحليل بياناتك وتقديم الحلول التي تدعم قراراتك بشكل أفضل. لا تتردد في التواصل معي لمناقشة التفاصيل!

شكراً لوقتك.