تحليل وتنبؤ برحيل العميل (Churn) باستخدام بايثون وموديل Bernoulli مع واجهة تجربة ومقياس أداء واضح

قمت بتطوير تطبيق ويب باستخدام Python و Streamlit لتوقع سلوك العملاء (Customer Churn Prediction).

التطبيق مبني على Bernoulli Model للتصنيف، وبيساعد في معرفة احتمالية إن العميل يسيب الشركة أو يفضل موجود.

مميزات المشروع:

واجهة تفاعلية بسيطة وسهلة الاستخدام.

إدخال بيانات العميل (Contract, Monthly Charges, Tenure, Total Charges, Online Security … إلخ).

فلترة العملاء من قاعدة البيانات وعرضهم في جدول.

عرض نتيجة التوقع بشكل مباشر (Churn / Not Churn).

إظهار احتمالية التوقع بالنسبة للعميل (مثال: 0.16 Churn – 0.84 Not Churn).

تصميم واجهة داكنة (Dark Theme) أنيق ومناسب للعروض.

الأدوات والتقنيات:

- Python

- Streamlit

- Scikit-learn (لبناء نموذج التنبؤ)

- Pandas, Numpy (للتعامل مع البيانات)