Predictive Modeling (Bank Marketing Dataset)

تحليل البيانات واستكشافها (EDA) لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين الخصائص.

تنظيف البيانات ومعالجتها، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة، وترميز البيانات الفئوية، وتوحيد القيم العددية.

بناء وتدريب نماذج تصنيف (Classification Models) مثل:

Logistic Regression، Random Forest، XGBoost، Neural Networks.

تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل:

الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، F1-Score، منحنى ROC-AUC.

تحليل أهمية الخصائص (Feature Importance) لمعرفة أكثر العوامل تأثيرًا في قرار العميل.

تحسين أداء النموذج باستخدام ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) و التحقق المتقاطع (Cross Validation).

(اختياري) نشر النموذج كـ واجهة برمجية (API) أو ضمن لوحة تحكم (Dashboard) لعرض التنبؤات في الوقت الحقيقي.