تحليل معدل دوران عملاء البنك (Bank Customer Churn Analysis) بإستخدام SQL Server · Python · Orange · Power BI

المشكلة (The Problem)

كان البنك يعاني من ارتفاع ملحوظ في معدلات مغادرة العملاء (Churn)، مما أدى إلى خسائر مادية في الإيرادات. وبسبب غياب الرؤية الواضحة للأسباب الحقيقية وراء ترك العملاء للبنك، كانت الإدارة تكتفي بردود الفعل المتأخرة بدلاً من اتخاذ إجراءات استباقية لمنع التسرب.

الحل (The Solution)

تطوير مسار عمل متكامل (End-to-End Pipeline) شمل:

SQL:** لبناء هيكلية البيانات وإدارتها.

Python:** لعمليات المعالجة المسبقة (Preprocessing) وتنظيف البيانات.

Orange:** لإجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) وبناء نماذج تصنيف مطورة ومحسنة وفقاً لمعيار (MCC).

Power BI:** لتصميم لوحات تحكم (Dashboards) تفاعلية تركز على استراتيجيات الحفاظ على العملاء.

النتائج (The Outcome)

بناء نموذج تنبؤي فعال قادر على تحديد العملاء المعرضين للمغادرة بموثوقية عالية. كما تم توفير لوحة تحكم عبر Power BI تسمح بتصفية الشرائح ذات الخطورة العالية بناءً على البيانات الديموغرافية ونشاط الحساب، مما يسهل اتخاذ قرارات فورية.

الأدوات المستخدمة (Tools):

SQL Server · Python · Orange · Power BI