مشروع تحليل و توقع فقدان العملاء في قطاع الاتصالات

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات العملاء في قطاع الاتصالات وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي لتوقع فقدان العملاء (Churn Prediction). يعتمد المشروع على تقنيات التعلم الآلي مثل Logistic Regression، SVM، و Random Forest، مع استخدام تحليل التجزئة (Clustering) لفهم سلوك العملاء بشكل أعمق. كما يتضمن المشروع تحليلًا مرئيًا متقدمًا لاستخراج الرؤى وتقديم توصيات عملية لتحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

التقنيات المستخدمة:

️ تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) لفهم العوامل المؤثرة في فقدان العملاء

️ نماذج تعلم آلي (Machine Learning Models) لتحسين دقة التوقع

️ تحليل التجزئة (Clustering: K-Means, Hierarchical, DBSCAN) لتصنيف العملاء

️ تصور البيانات (Data Visualization) لتوضيح النتائج واتخاذ قرارات مبنية على البيانات

النتائج:

حقق المشروع دقة تصل إلى 84.12% في توقع فقدان العملاء باستخدام النماذج المطورة، مما يساعد الشركات في اتخاذ قرارات استراتيجية للحفاظ على العملاء وتقليل معدل فقدانهم.