Customer Segmentation & Data Preprocessing using Unsupervised Learning

يعتمد هذا المشروع على معالجة وتصنيف البيانات لاستخراج أنماط خفية تساعد في اتخاذ قرارات تسويقية ذكية. قمت من خلاله برحلة كاملة في علم البيانات تبدأ من البيانات الخام وتنتهي بتقسيم دقيق (Segmentation).

الخطوات التقنية التي قمت بها:

معالجة البيانات (Preprocessing): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، تحويل البيانات النصية إلى رقمية (Encoding)، وتوحيد المقاييس (Feature Scaling).

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): استخدام المخططات البيانية لفهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات.

خوارزميات التجميع (Clustering): تطبيق خوارزمية K-Means لتصنيف البيانات إلى مجموعات متجانسة بناءً على التشابه في الخصائص.

تحسين النموذج: استخدام تقنيات مثل Elbow Method لتحديد العدد الأمثل للمجموعات (Optimal Clusters).