Customer Churn Prediction Model – Machine Learning | Python

قمت بتطوير نموذج تعلم آلة للتنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم للبنك (Customer Churn Prediction)، بهدف مساعدة المؤسسات على تحديد العملاء المعرضين لخطر المغادرة واتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ عليهم.

يعتمد النموذج على تحليل بيانات العملاء واستخراج الأنماط التي تشير إلى احتمالية مغادرتهم، مما يساعد في تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء ودعم اتخاذ القرار بناءً على البيانات.

المميزات الرئيسية:

• التنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم باستخدام تقنيات Machine Learning

• تحليل بيانات العملاء واستخراج العوامل المؤثرة على churn

• تحسين دقة التنبؤ باستخدام Feature Engineering

• تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مختلفة

التقنيات المستخدمة:

• Python

• Pandas لمعالجة وتحليل البيانات

• scikit-learn لبناء وتدريب النموذج

• Data Preprocessing

• Feature Engineering

• Model Evaluation

دوري في المشروع:

• تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)

• تحليل البيانات واختيار الميزات المهمة

• تدريب نموذج Machine Learning وتحسين أدائه

• تقييم النموذج وتحليل النتائج

هذا المشروع يعكس قدرتي على بناء نماذج تنبؤية باستخدام Machine Learning وتحويل البيانات إلى رؤى عملية تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية.