Banking Churn Analysis and Modelling

عملتُ على مشروع Banking Churn Analysis and Modelling الذي يهدف إلى تحليل سلوك العملاء في قطاع البنوك والتنبؤ باحتمالية انسحابهم (Churn) باستخدام تقنيات تحليل البيانات والنمذجة التنبؤية.

بدأتُ بتنظيف البيانات ومعالجتها للتأكد من جودتها وخلوها من القيم المفقودة والشاذة، كما قمتُ بتحويل المتغيرات الفئوية إلى قيم عددية مناسبة للنمذجة، وتطبيع البيانات لضمان دقة أفضل للنموذج.

بعد ذلك أجريتُ تحليلًا استكشافيًا شاملًا للبيانات (EDA) لفهم أنماط سلوك العملاء واكتشاف العوامل الأكثر تأثيرًا على قرارهم بالانسحاب، باستخدام الرسوم البيانية ومصفوفات الارتباط وتقارير الإحصاء الوصفي.

ثم قمتُ ببناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) المختلفة، ومقارنتها لاختيار النموذج الأكثر دقة، مع تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) ومعدل الاستدعاء (Recall) ودرجة F1 (F1-Score).

يُظهر هذا المشروع قدرتي على تحليل بيانات العملاء واستخراج الرؤى المهمة منها، ثم تحويلها إلى نموذج تنبؤي يساعد المؤسسات المصرفية على الاحتفاظ بعملائها وتقليل معدلات الانسحاب.يمكن الاطلاع على العمل كامل من خلال هذا اللينك https://www.kaggle.com/co...