customer segmentation machine learning project

تم تنفيذ مشروع Customer Segmentation ضمن برنامج Machine Learning Engineer Nanodegree بالتعاون مع Digital Egypt Pioneers Initiative (DEPI)، بهدف تحليل بيانات عملاء الجملة واكتشاف أنماط سلوكية غير مُصنّفة باستخدام تقنيات التعلم غير المُراقب (Unsupervised Learning).

شمل العمل تطبيق خط أنابيب كامل لعلم البيانات، بداية من استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis) وفهم العلاقات بين الخصائص، مرورًا بمعالجة البيانات من خلال التحجيم اللوغاريتمي والتعامل مع القيم الشاذة باستخدام طريقة Tukey، ثم تقليل الأبعاد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتحسين قابلية التمثيل البصري وتقليل الضوضاء.

بعد ذلك تم استخدام خوارزمية K-Means لتجميع العملاء، مع تقييم عدد العناقيد المثالي باستخدام معيار Silhouette Score لضمان أفضل فصل ممكن بين المجموعات. وأخيرًا تم تحليل النتائج وتفسير العناقيد المستخرجة لتحويلها إلى رؤى أعمال قابلة للاستخدام.

أدى المشروع إلى تحديد مجموعتين رئيسيتين من العملاء (Retailers وHoReCa)، مما يساعد على دعم اتخاذ القرار في تحسين الخدمات واستراتيجيات التوزيع لدى شركات الجملة.