churn_project

مشروع يهدف إلى التنبؤ بانسحاب العملاء (Customer Churn Prediction) باستخدام تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning)، وذلك لتحليل سلوك العملاء والتعرف على العوامل التي تؤدي إلى مغادرتهم.

تم استخدام أدوات تحليل البيانات ومعالجة القيم المفقودة وبناء النماذج الإحصائية لتقديم نموذج دقيق يساعد الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

الأدوات والمكتبات المستخدمة:

Pandas, NumPy: لتحليل البيانات وتنظيفها.

Matplotlib, Seaborn: لتمثيل البيانات بصريًا واكتشاف الأنماط.

Scikit-learn (sklearn): لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) والغابة العشوائية (Random Forest).

SMOTE: لمعالجة مشكلة عدم توازن البيانات.

XGBoost: لتحسين أداء النماذج وزيادة دقة التنبؤ.

GridSearchCV و RandomizedSearchCV: لاختيار أفضل المعاملات (Hyperparameters) للنماذج.

النتيجة:

تم بناء نموذج تنبؤ قادر على التمييز بين العملاء المحتمل انسحابهم والعملاء المخلصين بدقة عالية، مما يساهم في تقليل خسارة العملاء وتحسين قرارات التسويق وخدمة العملاء.