Customer Churn Prediction

الهدف العام:

تطوير نظام ذكي قادر على التنبؤ بدقة بعملاء شركات الاتصالات الأكثر عرضة للتوقف عن استخدام الخدمات، وذلك من خلال تطبيق أحدث تقنيات تعلم الآلة.

الخطوات التنفيذية بالتفصيل:

أولا: جمع البيانات:-

تم جمع مجموعة بيانات شاملة تضمنت سجلات استخدام العملاء لفترات زمنية مختلفة، بيانات الفواتير التفصيلية، وخصائص العملاء الديموغرافية.

تم استخدام لغة برمجة Python ومكتبات مثل Pandas وNumPy لتحميل وتنظيم البيانات.

ثانيا: تنظيف البيانات:-

تم تطبيق مجموعة من التقنيات لتنظيف البيانات وإعدادها لتحليل، بما في ذلك:

إزالة البيانات المفقودة: تم التعامل مع القيم المفقودة بطرق مختلفة حسب طبيعة البيانات والمتغير، مثل الحذف، الاستبدال بالقيم المتوسطة، أو استعمال القيم الانسيابية.

توحيد الصيغ: تم توحيد صيغ البيانات لضمان الاتساق في التحليل.

التحقق من التكرارات: تم حذف أي سجلات مكررة لضمان دقة النتائج.

ثالثا: تحليل البيانات الاستكشافي (EDA):-

تم استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات الإحصائية والمرئية لتحليل البيانات وفهمها بشكل أعمق، بما في ذلك:

الإحصائيات الوصفية: حساب الوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والمدى لوصف التوزيع الإحصائي للمتغيرات.

التصور: استخدام مكتبات مثل Matplotlib وSeaborn لإنشاء رسوم بيانية توضيحية مثل المخططات التشتتية، المخططات الصندوقية، والمخططات الحرارية لعرض العلاقات بين المتغيرات.

تحليل الترابط: حساب معاملات الارتباط بين المتغيرات المختلفة لتحديد العوامل المؤثرة في تسرب العملاء.

رابعا: إعداد البيانات لتعلم الآلة:-

ترميز المتغيرات الفئوية: تم تحويل المتغيرات الفئوية (مثل الجنس، المنطقة) إلى تمثيل رقمي باستخدام تقنيات مثل one-hot encoding.

تقسيم البيانات: تم تقسيم البيانات إلى مجموعتي تدريب واختبار بنسب محددة (مثل 80% للتدريب و20% للاختبار) لتقييم أداء النموذج.

معايرة البيانات: تم تطبيق معايرة على الميزات الرقمية لضمان أن تكون جميع الميزات لها نفس التأثير على النموذج.

خامسا: اختيار النموذج:-

تم اختيار نموذج غابة الأشجار العشوائية (Random Forest) كنموذج أساسي للتنبؤ بتسرب العملاء بناءً على أدائه القوي في مسائل التصنيف وتعامله الجيد مع البيانات ذات الأبعاد العالية.

تم مقارنة أداء نموذج غابة الأشجار العشوائية مع نماذج أخرى مثل الانحدار اللوجستي وشبكات الأعصاب الاصطناعية لتأكيد اختيار النموذج الأمثل.

سادسا: تدريب النموذج:-

تم تدريب نموذج غابة الأشجار العشوائية على مجموعة البيانات التدريب باستخدام مكتبة Scikit-learn في Python.

تم ضبط معلمات النموذج (مثل عدد الأشجار، عمق الشجرة) لتحسين دقة التنبؤ.

سابعا: تقييم النموذج:-

تم تقييم أداء النموذج المدرب على مجموعة البيانات الاختبار باستخدام مقاييس الدقة مثل الدقة (accuracy)، الاستدعاء (recall)، الدقة (precision)، ومنحنى ROC.

تم تحليل المصفوفة المربكة (confusion matrix) لتحديد أنواع الأخطاء التي يرتكبها النموذج.

النتائج:حقق النموذج النهائي دقة 68% في التنبؤ بتسرب العملاء، مما يشير إلى قدرته على تحديد العملاء المعرضين لخطر التوقف عن استخدام الخدمات.

العوامل المؤثرة: حدد النموذج أن مدة الاشتراك، حجم الفواتير، واستخدام خدمات معينة هي من أهم العوامل المؤثرة في تسرب العملاء.

التوصيات: بناءً على نتائج التحليل، تم تقديم مجموعة من التوصيات لتحسين الاحتفاظ بالعملاء، مثل:

برامج مخصصة: تصميم برامج مخصصة للعملاء القيمة والذين يميلون إلى التوقف عن الاستخدام.

تحسين تجربة العملاء: التركيز على تحسين جودة خدمة العملاء وتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل.

العروض الترويجية المستهدفة: تقديم عروض ترويجية مخصصة للعملاء المعرضين للتسرب.

مراقبة المنافسين: متابعة عروض المنافسين وأسعارهم لتبني استراتيجيات تسعير تنافسية.

تحديث النموذج: إعادة تدريب النموذج بانتظام باستخدام بيانات جديدة لضمان دقة التنبؤات.