نموذج تنبؤ بانسحاب العملاء باستخدام تقنيات تعلم الآلة

قمت بتنفيذ تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) لفهم سلوك العملاء والعوامل المؤثرة في قرار الانسحاب، حيث شمل ذلك:

تحليل توزيع المتغيرات العددية والفئوية

دراسة العلاقة بين الخصائص وهدف الـ Churn

اكتشاف القيم الشاذة ومعالجتها

فحص توازن البيانات

تحليل الارتباط بين المتغيرات

بعد فهم البيانات بشكل عميق، قمت ببناء Pipeline متكاملة لضمان تنظيم الخطوات ومنع تسريب البيانات (Data Leakage)، وتضمنت:

معالجة القيم المفقودة

Encoding للمتغيرات الفئوية

دمج المعالجة المسبقة مع النموذج داخل Pipeline واحدة

استخدام Cross-Validation لضمان تقييم عادل ومستقر للأداء