Telecom Customer Churn Prediction

Telecom Customer Churn Prediction

قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية مغادرة العملاء (Customer Churn) في شركات الاتصالات، وذلك باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي.

يهدف المشروع إلى مساعدة شركات الاتصالات في التعرف المبكر على العملاء المعرضين لترك الخدمة، مما يساعد على اتخاذ قرارات تسويقية فعالة للحفاظ عليهم.

خطوات تنفيذ المشروع:

1️⃣ استكشاف البيانات (EDA)

تحليل بيانات العملاء لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المؤثرة في مغادرة العملاء.

2️⃣ تنظيف ومعالجة البيانات

معالجة القيم المفقودة

تحويل المتغيرات النصية إلى رقمية

تطبيق Feature Engineering

3️⃣ بناء النماذج

تم تدريب عدة نماذج تعلم آلي مثل:

SVC

Random Forest

XGBClassifier

AdaBoostClassifier

4️⃣ تقييم النماذج

تم تقييم أداء النماذج باستخدام عدة مقاييس مثل:

Accuracy

Precision

Recall

F1 Score

Confusion Matrix

5️⃣ اختيار أفضل نموذج

تم اختيار النموذج الأفضل بناءً على أعلى أداء في التنبؤ بالعملاء المعرضين للمغادرة.

نتائج المشروع

ساهم النموذج في التنبؤ بالعملاء المعرضين لترك الخدمة بدقة جيدة، مما يساعد الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء وتقليل الخسائر.