تحليل وتوقع فقدان العملاء

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات العملاء والتنبؤ باحتمالية مغادرة العميل للخدمة (Customer Churn) باستخدام تقنيات تعلم الآلة. يساعد هذا التحليل الشركات على فهم سلوك العملاء وتحديد العوامل التي تؤدي إلى فقدانهم، مما يمكنهم من اتخاذ قرارات استراتيجية للحفاظ على العملاء الحاليين وزيادة ولائهم.

يتضمن المشروع عدة مراحل رئيسية، منها:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): لفهم خصائص البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

تنظيف البيانات ومعالجتها: التعامل مع القيم المفقودة وتحويل البيانات لتصبح مناسبة للنماذج.

معالجة مشكلة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data): لضمان تدريب نموذج دقيق وعادل.

بناء نماذج تعلم الآلة: مثل Logistic Regression و Random Forest أو نماذج أخرى للتنبؤ باحتمالية فقدان العميل.

تقييم أداء النماذج: باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall و F1-score.

الهدف النهائي من المشروع هو بناء نموذج قادر على التنبؤ بالعملاء المعرضين للمغادرة بدقة، مما يساعد الشركات على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على عملائها وتحسين استراتيجيات التسويق وخدمة العملاء.