تحليل مغادرة العملاء في قطاع الاتصالات باستخدام بايثون والتعلم الآلي

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات أكثر من 7,000 عميل لاكتشاف الأسباب الرئيسية التي تدفع العملاء لمغادرة الشركة. باستخدام تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) والتعلم الآلي (Machine Learning)، تمكنت من تقديم نموذج تنبؤي قوي يساعد الشركات على تقليل معدل المغادرة وزيادة رضا العملاء.

مميزات العمل:

■ تحليل شامل لبيانات العملاء باستخدام مكتبات Python المتخصصة مثل Pandas وNumPy.

■ تحديد العوامل الأساسية التي تؤثر على مغادرة العملاء مثل (نوع العقد، طريقة الدفع، مدة الاشتراك).

■ تصور البيانات باحترافية باستخدام Matplotlib وSeaborn للحصول على رؤى واضحة وسهلة الفهم.

■ بناء نموذج تعلم آلي متقدم باستخدام خوارزميات مثل Random Forest وLogistic Regression للتنبؤ بمعدل المغادرة بدقة تصل إلى 79%.

■ اقتراح استراتيجيات فعالة للشركات بناءً على التحليل، مثل تقديم عروض مخصصة للعملاء المهددين بالمغادرة.

المهارات المستخدمة:

■ تحليل البيانات (Data Analysis)

■ تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)

■ تصور البيانات (Data Visualization - Matplotlib & Seaborn)

■ التعلم الآلي (Machine Learning - Scikit-learn)

■ النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling - Random Forest, Logistic Regression)

■ تحليل العملاء والتجزئة (Customer Segmentation & Behavioral Analysis)