Customer Churn ML

1. هدف المشروع

الهدف هو تطوير نموذج ذكي لتحليل وتوقع احتمال مغادرة العملاء (churn) من خدمة أو منتج ما، مما يُسهّل على الأعمال المبنية على اشتراكات تحسين برامج الاحتفاظ بالعملاء وتقليل معدل التسرب.

2. منهجية العمل العامة

البدء بجمع البيانات: غالبًا يتم استخدام مجموعة بيانات مثل "Telco Customer Churn" التي تتضمن معلومات شهرية عن العملاء مثل طول مدة الاشتراك، الخدمات المستخدمة، طريقة الدفع، تكلفة الشهر، وغيرها.

تحليل استكشافي (EDA):

التحقق من أنماط المغادرة، توزيع المتغيرات، وجود علاقات بين السلوك والعمر، نوع الخدمة، مدة الاشتراك، إلخ.

Kaggle

معالجة وتنظيف البيانات:

حذف الأعمدة غير الهامة (مثل customerID).

تحويل المتغيرات النصية إلى شكل رقمي (Label Encoding مثلاً).

التعامل مع القيم المفقودة أو البيانات المشوهة.

بناء نماذج التنبؤ:

استخدام خوارزميات مثل Logistic Regression، Random Forest، XGBoost.

تفعيل تجارب sampling techniques مثل SMOTE عند التعامل مع بيانات غير متوازنة.

GitHub

Medium

تقييم النماذج:

الاعتماد على مؤشرات مثل دقة التصنيف (Accuracy)، AUC-ROC لتقدير الأداء الأمثل.

Medium

3. المخرجات النهائية المتوقعة

دفتر عمل (Notebook) منظم وموثق بشكل احترافي (مثال بصيغة Python + Jupyter).

رسوم بصرية توضيحية (مثل رسوم churn حسب فترة الاشتراك أو نوع الخدمة).

نموذج تنبؤي جاهز قابل للنشر أو الاستخدام المباشر.

تقرير نهائي موجز وعميق يحوي التوصيات الاستراتيجية لمكافحة مغادرة العملاء.