Customer Churn Analysis باستخدام Python وتحليل البيانات

مشروع تحليل بيانات متكامل يهدف إلى فهم سلوك العملاء والتنبؤ بالعوامل التي تؤدي إلى ترك الخدمة (Customer Churn)، باستخدام أدوات تحليل البيانات في Python.

? فكرة المشروع

قمت بتحليل بيانات عملاء شركة اتصالات بهدف:

اكتشاف أسباب فقدان العملاء

تحليل سلوك المستخدمين

تقديم توصيات لتحسين الاحتفاظ بالعملاء

? ما تم تنفيذه

✔️ تنظيف البيانات (Data Cleaning)

معالجة القيم المفقودة

إزالة التكرار

تعديل أنواع البيانات

✔️ تحليل استكشافي (EDA)

تحليل توزيع البيانات

دراسة العلاقة بين المتغيرات

تحليل نسبة العملاء الذين غادروا

✔️ تقسيم العملاء (Segmentation)

تقسيم العملاء حسب مدة الاشتراك (Tenure)

تحليل متوسط الإنفاق لكل فئة

✔️ تحليل متقدم

تحديد أهم العوامل المؤثرة في churn مثل:

نوع العقد (Contract)

طريقة الدفع (Payment Method)

الفئة العمرية

استخراج Insights قابلة للتطبيق

? الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas & NumPy

Matplotlib & Seaborn

Jupyter Notebook

? النتائج

تحديد الفئات الأكثر عرضة لترك الخدمة

اكتشاف أن العملاء الجدد هم الأكثر عرضة للـ churn

تأثير نوع العقد بشكل كبير على الاحتفاظ بالعملاء