bank analyst

هذا المشروع مخصص لتقييم أداء استراتيجيات التسويق البنكي.

تم استخدام مكتبات Pandas و NumPy لتحليل البيانات واستخلاص النتائج التالية:

معالجة البيانات (Pandas & NumPy):

تم استخدام Pandas لتحميل البيانات وتنظيفها، حيث تبين أن الملف يحتوي على 11,162 سجل بدون أي قيم مفقودة.

تم استخدام NumPy لإجراء العمليات الحسابية وتصنيف البيانات الرقمية مثل الأعمار والأرصدة.

أبرز النتائج والتحليلات:

الخصائص الديموغرافية: متوسط عمر العملاء هو 41 عاماً. وأظهرت البيانات أن العملاء العزاب لديهم نسبة نجاح أعلى في الاكتتاب في الودائع بنسبة 54.3% مقارنة بالمتزوجين.

الوضع المالي والتعليم: هناك علاقة طردية بين مستوى التعليم والرصيد البنكي؛ حيث يمتلك أصحاب التعليم العالي (Tertiary) أعلى متوسط أرصدة

تأثير الوظيفة: على الرغم من أن مديري الإدارات هم الأكثر عدداً، إلا أن المتقاعدين والطلاب أظهروا استجابة إيجابية أكبر للحملات التسويقية.

الارتباطات: تم تحليل العلاقات بين عدد مرات الاتصال بالعميل ونجاح العملية، مما يساعد في تحسين استراتيجيات التواصل المستقبلية.