تحليل بيانات العملاء والتنبؤ بانسحابهم في شركات الاتصالات (Churn Prediction)

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات عملاء شركة اتصالات للتنبؤ بالعملاء الأكثر عرضة لترك الخدمة. بدأت بمعالجة البيانات وتنظيفها ثم قمت باستكشافها باستخدام Pandas وMatplotlib لاستخراج الأنماط والعوامل المؤثرة على قرار العميل.

بعد ذلك طورت نماذج تعلم آلي باستخدام Logistic Regression، Random Forest، وXGBoost مع تحسين المعلمات للوصول إلى أداء أفضل. النتائج ساعدت في تحديد العملاء الأكثر عرضة للانسحاب، مما يتيح للشركات اتخاذ قرارات استباقية للاحتفاظ بهم.

المميزات:

تحليل استكشافي شامل لبيانات العملاء.

بناء عدة نماذج تعلم آلي مع مقارنة الأداء.

تحسين دقة التنبؤ باستخدام Hyperparameter Tuning.

تطبيق عملي يفيد في تحسين رضا العملاء وتقليل معدل الانسحاب.