Bank Customer Response Prediction

المشروع يهدف إلى بناء نموذج تعلم آلي يساعد البنك على التنبؤ بما إذا كان العميل سوف يشترك في وديعه مصرفيه لأجل محدد.

الأدوات المستخدمه: python , pandas , sklearn , matplotlib , seaborn

خطوات المشروع:

جمع البيانات: بيانات العملاء (العمر، الوظيفة، الحالة الاجتماعية، المستوى التعليمي، الرصيد).

تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة أو غير المعروفة (unknown) وتحويل القيم النصية إلى بيانات رقمية باستخدام الترميز (Encoding).

تحليل البيانات (EDA): فهم العوامل الأكثر تأثيرًا في قرار العميل.

بناء النموذج: استخدام خوارزميات مثل Decision Tree، Random Forest، XGBoost لمقارنة النتائج.

تقييم الأداء: عبر مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، F1-Score , Roc curve لرؤية مدى فعالية النموذج.