تنبؤ بخسارة العملاء (Customer Churn) باستخدام تعلم الآلة

تجهيز البيانات من Excel وتحويل القيم الفئوية لأرقام (Churn: نعم=1/لا=0، Sex: ذكر=1/أنثى=0).

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار.

تدريب نموذج Gaussian Naive Bayes للتصنيف.

تقييم النموذج بالدقة وConfusion Matrix.

تصدير النموذج النهائي (churn_model.pkl) للاستخدام لاحقًا.

الأدوات: Python، Pandas، Matplotlib، Seaborn، scikit-learn، joblib.

النتيجة: نموذج فعال للتنبؤ بخطر فقدان العملاء ودعم اتخاذ قرارات احترافية للحفاظ عليهم.