Customer Churn Analysis Project

قمت بتطوير مشروع متكامل لتحليل بيانات العملاء والتنبؤ بالعملاء المعرضين لترك الخدمة (Customer Churn Prediction) باستخدام تقنيات Machine Learning وتحليل البيانات باستخدام لغة Python.

يعتمد المشروع على تحليل بيانات العملاء واكتشاف العوامل التي تؤثر على احتمالية انسحاب العميل من الخدمة، مما يساعد الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

ما تم تنفيذه داخل المشروع:

✔ تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)

✔ تحويل البيانات وتجهيزها للنماذج الذكية

✔ معالجة القيم المفقودة وتحسين جودة البيانات

✔ تنفيذ Feature Engineering لإنشاء خصائص جديدة تساعد في تحسين دقة التنبؤ

✔ تحليل سلوك العملاء واستخراج أهم العوامل المؤثرة على الـ Churn

✔ بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بانسحاب العملاء

✔ تقييم أداء النموذج وتحليل النتائج

✔ استخراج أهم Features المؤثرة على قرارات العملاء

من الـ Features التي تم إنشاؤها داخل المشروع:

* عدد الخدمات المستخدمة بواسطة العميل

* متوسط الإنفاق الشهري

* نوع العقد الخاص بالعميل

* طرق الدفع التلقائي

* عدد الخدمات الإضافية المستخدمة

التقنيات والأدوات المستخدمة:

* Python

* Pandas

* NumPy

* Scikit-learn

* Matplotlib

* Data Analysis

* Machine Learning

* Feature Engineering

هذا النوع من المشاريع مناسب لـ:

* شركات الاتصالات

* البنوك

* المتاجر الإلكترونية

* أنظمة إدارة العملاء CRM

* تحليل سلوك العملاء والتنبؤ بالمخاطر

أحرص دائمًا على كتابة كود منظم وقابل للتطوير مع تقديم تحليل دقيق ونتائج تساعد في اتخاذ قرارات ذكية مبنية على البيانات.