تحليل البيانات وإنشاء تطبيقات تفاعلية احترافية باستخدام Python وStreamlit

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات أكثر من 10,000 عميل لأحد البنوك بهدف فهم أسباب فقدان العملاء (Customer Churn) واستخراج العوامل الأكثر تأثيرًا على قرارات مغادرتهم، وذلك باستخدام Python وتقنيات تحليل البيانات الحديثة.

تم تنفيذ المشروع بدايةً بمرحلة تنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام Pandas، ثم إجراء تحليل استكشافي شامل (EDA) للكشف عن الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المختلفة. كما تم استخدام الرسوم البيانية التفاعلية عبر Plotly لعرض النتائج بصورة واضحة تساعد على اتخاذ القرار.

أظهر التحليل أن عدد المعاملات البنكية وقيمة المعاملات من أقوى المؤشرات التي تؤثر على احتمالية مغادرة العميل، بالإضافة إلى انخفاض معدل استخدام البطاقة الائتمانية وقلة النشاط البنكي، والتي ارتبطت بشكل كبير بزيادة معدل فقدان العملاء.

ولتحويل النتائج إلى أداة عملية، تم تطوير تطبيق ويب تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح استعراض البيانات والمؤشرات بطريقة سهلة وسريعة. يتكون التطبيق من أربع صفحات رئيسية تشمل نظرة عامة على البيانات، التحليل الاستكشافي، أهم المؤشرات والرسوم التفاعلية، بالإضافة إلى صفحة تعرض الاستنتاجات والتوصيات التي تساعد المؤسسات على تحسين تجربة العملاء وتقليل معدل فقدانهم.

التقنيات المستخدمة:

Python، Pandas، Plotly، Streamlit، تحليل البيانات، تنظيف البيانات، التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، التصور البياني التفاعلي، استخراج الرؤى ودعم اتخاذ القرار.