تحليل والتنبؤ بترك العملاء (Customer Churn Prediction) لشركة اتصالات باستخدام Machine Learning

? وصف المشروع

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات عملاء شركة اتصالات وبناء نموذج تنبؤي لتحديد العملاء المعرضين لترك الخدمة (Churn).

تم العمل على مجموعة بيانات خاصة بعملاء شركة اتصالات تحتوي على معلومات متعددة تشمل:

نوع الاشتراك

مدة الاشتراك

الخدمات الإضافية

الفاتورة الشهرية

إجمالي المدفوعات

نوع العقد

طريقة الدفع

? هدف المشروع

تحليل سلوك العملاء واكتشاف العوامل المؤثرة في قرار إلغاء الاشتراك، ثم بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالعملاء المحتمل فقدانهم، مما يساعد الشركة على:

تقليل معدل فقدان العملاء

تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء

اتخاذ قرارات مبنية على البيانات

? الأدوات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

Scikit-learn

Jupyter Notebook

? خطوات التنفيذ

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة

تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

تحليل العلاقة بين المتغيرات وحالة Churn

تحويل البيانات الفئوية إلى رقمية (Encoding)

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار

بناء نموذج تصنيف (Logistic Regression / Random Forest)

تقييم النموذج باستخدام:

Accuracy

Confusion Matrix

Classification Report

? النتائج

تم بناء نموذج قادر على التنبؤ باحتمالية ترك العميل للخدمة بدقة بلغت 78%، مع تحليل واضح لأهم العوامل المؤثرة مثل:

نوع العقد

قيمة الفاتورة الشهرية

مدة الاشتراك

الاشتراك في الخدمات الإضافية

? ما يميز المشروع

تحليل احترافي لمشكلة Business حقيقية

نموذج تنبؤي قابل للتطبيق عمليًا

استخراج Insights تساعد في تقليل الخسائر

كود منظم وقابل للتطوير