Customer Churn Prediction

نظام التنبؤ بمعدل مغادرة العملاء (Customer Churn Prediction System)

يهدف هذا المشروع إلى مساعدة شركات الاتصالات على فهم سلوك العملاء وتقليل معدل المغادرة (Churn Rate) من خلال بناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning) يعتمد على خوارزمية Support Vector Machine (SVM) للتنبؤ بالعملاء المحتمل توقفهم عن استخدام الخدمة، مما يتيح للشركة اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ عليهم.

أهداف المشروع (Project Objectives):

تحليل بيانات العملاء لاكتشاف الأنماط والأسباب الحقيقية وراء ترك الخدمة.

التنبؤ المبكر بسلوك العميل (Customer Behavior Prediction) لتعزيز برامج الاحتفاظ بالعملاء (Retention Programs).

تقديم رؤى مبنية على البيانات (Data-Driven Insights) لتحسين جودة الخدمات وزيادة ولاء العملاء.

نطاق العمل (Scope of Work):

تحليل وتنقيب البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA): دراسة العوامل المؤثرة على قرار العميل بالبقاء أو الرحيل.

معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحجيم الميزات (Feature Scaling) لضمان كفاءة خوارزمية SVM.

بناء النموذج (Model Development): تدريب نموذج Support Vector Machine (SVM) مع ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) للوصول لأفضل فصل بين الفئات.

تقييم الأداء (Model Evaluation): اختبار النموذج باستخدام مقاييس الدقة (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score) لضمان موثوقية التوقعات.

توصيات استراتيجية: تقديم تقرير يوضح الأسباب الرئيسية للمغادرة وكيفية تحسين تجربة العميل.

الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tech Stack):

Programming Language: Python

Machine Learning Algorithm: Support Vector Machine (SVM)

Libraries: Pandas, NumPy (Data Manipulation), Scikit-Learn

Visualization: Matplotlib, Seaborn