بناء نموذج تعليم الاْلة (Machine Learning) مع عمل تطبيق له بإستخدام (ٍStreamlit) لسهولة الإستخدام

في عالم الأعمال اليوم، الحفاظ على العميل الحالي أقل تكلفة بكثير من اكتساب عميل جديد. قمت بتطوير نظام متكامل (End-to-End Solution) يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) لمساعدة الشركات على التنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم (Churners) قبل حدوث ذلك، مما يتيح للشركة اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ عليهم.

تم تحويل النموذج الرياضي المعقد إلى تطبيق ويب تفاعلي واحترافي باستخدام إطار عمل Streamlit، ليتمكن متخذو القرار (غير التقنيين) من استخدامه بسهولة.

* المميزات الرئيسية للنظام:

1. لوحة تحكم تنفيذية (Executive Dashboard):

-عرض حي لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدل الهجر الإجمالي.

-تحديد تلقائي لأكثر العوامل خطورة (Highest Risk Factors) التي تدفع العملاء للمغادرة.

2. محرك التنبؤ بالذكاء الاصطناعي (AI Prediction Engine):

-تنبؤ فردي (Single Prediction): إمكانية إدخال بيانات عميل واحد والحصول على التنبؤ فوراً مع "بروفايل 360 درجة" للعميل.

-تفسير القرار (Explainable AI): النظام لا يعطي النتيجة فقط، بل يوضح "لماذا" تم تصنيف هذا العميل كخطر (مثلاً: بسبب نوع العقد أو الفاتورة المرتفعة).

-تنبؤ جماعي (Batch Processing): إمكانية رفع ملفات Excel/CSV ضخمة لآلاف العملاء، ويقوم النظام بمعالجتها وإخراج تقرير جاهز بالتوقعات.

3. نظام دعم القرار الاستراتيجي (Strategic Decision Support):

-ميزة محاكاة المخاطر (Threshold Simulator): أداة تفاعلية تمكن الإدارة من الموازنة بين الدقة (Precision) والمرونة (Recall) بناءً على ميزانية التسويق المتاحة.

-تحليل البيانات الاستكشافي (Interactive EDA): رسوم بيانية تفاعلية (Heatmaps & Histograms) لفهم سلوك العملاء وتوزيعهم.

4. تجربة مستخدم احترافية (Professional UI/UX):

-واجهة عصرية تدعم الـ Dark/Light Mode.

-نظام حماية من الأخطاء (Templates) عند رفع الملفات.

-تنبيهات تفاعلية (Toasts & Spinners) لضمان تجربة سلسة.

*التقنيات والأدوات المستخدمة:

Languange: Python

Web Framework: Streamlit (مع تخصيص CSS متقدم).

Machine Learning: Scikit-Learn, XGBoost, Joblib.

Data Processing: Pandas, NumPy.

Visualization: Plotly Interactive Charts.

Deployment: Streamlit Community Cloud (CI/CD via GitHub).

*القيمة المضافة (Business Value):

هذا المشروع ليس مجرد تحليل بيانات، بل هو أداة تساعد الشركات على:

-تقليل الخسائر المالية الناتجة عن فقدان العملاء.

-توجيه ميزانية التسويق بدقة للعملاء الأكثر خطورة فقط.

-فهم الأسباب الجذرية لمشاكل العملاء (Root Cause Analysis).