اكتشاف فقدان العملاء باستخدام التعلم الآلي

يهدف هذا المشروع إلى تحديد العملاء المعرضين لمغادرة الخدمة (Churn) باستخدام تقنيات التعلم الآلي، مما يساعد الشركات على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق.

خطوات العمل

استيراد ومعالجة البيانات

تحميل البيانات وتحليلها باستخدام pandas و numpy.

التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات الفئوية إلى رقمية باستخدام LabelEncoder.

تحليل توزيع البيانات وإزالة القيم الشاذة لتحسين أداء النماذج.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

استخدام seaborn و matplotlib لإنشاء رسوم بيانية مثل Count Plot و Correlation Heatmap.

تحليل العوامل الأكثر تأثيرًا في فقدان العملاء، مثل مدة الاشتراك، معدل الاستخدام، ومستوى الرضا.

بناء نموذج التعلم الآلي

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار.

استخدام خوارزميات مثل Logistic Regression، Random Forest، XGBoost لتوقع مغادرة العملاء.

تحسين أداء النماذج باستخدام تقنيات اختيار الميزات وتحسين المعلمات (Hyperparameter Tuning).

تقييم النموذج

قياس أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الدقة الإيجابية (Precision)، الاسترجاع (Recall)، و AUC-ROC.

مقارنة أداء النماذج المختلفة واختيار الأفضل من حيث الدقة والكفاءة.