Banking Churn Analysis & Modeling

هذا المشروع عبارة عن حل متكامل (Banking Churn Analysis & Modeling) في مجال تحليل البيانات وتعلم الآلة. يحتوي على جميع الخطوات اللازمة لبناء نموذج تنبؤي احترافي بدءًا من:

استيراد البيانات ومعالجتها

تنظيف البيانات من القيم المفقودة.

معالجة القيم الشاذة.

تحويل الأنواع غير الرقمية إلى متغيرات قابلة للتحليل.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

استخدام الرسوم البيانية لفهم التوزيعات.

دراسة العلاقات بين المتغيرات.

استخراج الرؤى المبدئية.

إعداد البيانات للنمذجة

تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

تطبيق تقنيات التقييس والتطبيع.

اختيار الميزات المهمة (Feature Selection).

بناء نماذج تعلم الآلة

تدريب أكثر من نموذج (مثل الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، Random Forest، XGBoost …).

ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning).

تقييم النماذج

مقارنة النتائج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، F1-Score.

اختيار أفضل نموذج.

النتائج والتوصيات

توفير مخرجات واضحة من النماذج.

تقديم توصيات لاستخدام الحل في بيئة عملية حقيقية.