Credit Card Analysis

يهدف هذا المشروع إلى استخراج رؤى قيّمة من بيانات معاملات البطاقات الائتمانية لتعزيز عملية اتخاذ القرارات المالية، وتحسين تجربة العملاء، وتقليل المخاطر المرتبطة بالاحتيال أو التخلف عن السداد. يعتمد المشروع على تقنيات تحليل البيانات المتقدمة وتعلم الآلة لدراسة الأنماط والسلوكيات المالية للعملاء.

المراحل الرئيسية:

جمع البيانات وتنظيفها:

دمج البيانات من أنظمة مختلفة (قواعد البيانات، ملفات CSV، واجهات برمجية).

معالجة القيم المفقودة أو غير الصحيحة.

تحليل الذروة الاستهلاكية والفئات الأكثر شيوعًا.

النمذجة التنبؤية:

تطبيق خوارزميات التصنيف (Classification) للتقييم الائتماني.

التقسيم (Segmentation):

تجميع العملاء باستخدام خوارزمية K-Means بناءً على أنماط الإنفاق والخصائص الديموغرافية.

لوحات التحكم (Dashboards):

تصميم لوحات تفاعلية (عبر Tableau أو Power BI) لعرض النتائج مثل:

تقارير عن العملاء عاليي القيمة.

توقعات الإنفاق المستقبلية.

التقنيات المستخدمة:

البرمجة: Python (مكتبات Pandas, Scikit-learn أو numpy

قواعد البيانات: SQL لاستخراج البيانات.

أدوات تصور البيانات: Matplotlib, Seaborn, Tableau.

التحديات المتوقعة:

التعامل مع البيانات الحساسة وضمان الامتثال للأنظمة (مثل GDPR).

النتائج المتوقعة:

خفض نسبة الخسائر المالية بسبب الاحتيال بنسبة تصل إلى 30%.

زيادة رضا العملاء عبر عروض مخصصة بناءً على تحليل البيانات.

تحسين إدارة المخاطر الائتمانية وتقليل الديون المعدومة.