بناء نموذج تعلم آلة (Customer Churn Prediction)

A complete end-to-end Machine Learning project to predict customer churn using the Telco Customer Churn dataset. The repository includes preprocessing scripts, training, evaluation, and inference pipeline — with saved models and reports.

الهدف من المشروع:

بناء نموذج تعلم آلة قادر على التنبؤ بالعملاء المحتمل أن يتركوا الخدمة (Churn)، وذلك لمساعدة الشركات على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على عملائهم وتقليل الخسائر.

الأدوات والتقنيات:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

خطوات العمل:

تنظيف ومعالجة البيانات لفهم الخصائص الديموغرافية وتفاصيل اشتراك العملاء.

إجراء تحليل استكشافي لفهم العلاقة بين الخصائص المختلفة وهجرة العملاء.

تدريب عدة نماذج تصنيف (Classification Models) لاختيار النموذج الأفضل أداءً.

تقييم النموذج النهائي باستخدام مقاييس الدقة (Accuracy) والمقاييس الأخرى.

النتيجة:

تم تطوير نموذج تنبؤي ناجح يمكنه تحديد تقيمات العملاء ، مما يسمح للشركة بتقديم عروض مخصصة لهم لزيادة ولائهم.