Customer Churn Prediction

قمت بتنفيذ مشروع متكامل للتنبؤ بترك العملاء (Customer Churn) ضمن مسابقة Kaggle Playground Series، حيث نجحت في تحقيق Bronze Medal على مستوى النوتبوك.

اشتمل المشروع على:

- تحليل البيانات (EDA) لاستخراج الأنماط والعوامل المؤثرة على سلوك العملاء

- معالجة البيانات وتنظيفها (Data Preprocessing) والتعامل مع القيم المفقودة

- تطبيق تقنيات Feature Engineering لتحسين أداء النموذج

- بناء وتدريب نماذج Machine Learning مثل:

- Logistic Regression

- Random Forest

- Gradient Boosting / XGBoost

- تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning) للوصول لأفضل أداء

- تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy و ROC-AUC

الهدف من المشروع:

التنبؤ باحتمالية مغادرة العميل للخدمة، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استباقية لتحسين الاحتفاظ بالعملاء وزيادة الأرباح.

الإنجاز:

تحقيق Bronze Medal على النوتبوك ضمن المنافسة

تقديم حل عملي قابل للتطبيق في بيئات الأعمال