تحليل بيانات عملاء بنكية باستخدام Python, SQL & Data Visualization

طورت هذا المشروع لتحليل عمليات وخدمات القطاع المصرفي بهدف فهم سلوك العملاء، تحسين كفاءة الخدمات، ودعم اتخاذ القرار المبني على البيانات.

نفذت عملية تحليل شاملة للبيانات شملت تنظيف البيانات، المعالجة المسبقة، التحليل الاستكشافي (EDA)، واستخراج الأنماط المتعلقة بالخدمات المصرفية والمعاملات المالية. كما تم بناء نموذج تعلم آلي باستخدام Random Forest لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا على حالة الخدمات المصرفية والتنبؤ بالنتائج المحتملة.

اعتمدت في المشروع على Python لتحليل البيانات وبناء النماذج، وSQL لمعالجة واستكشاف البيانات، بالإضافة إلى Pandas وNumPy لإعداد البيانات، وMatplotlib وSeaborn لإنشاء تصورات بيانية احترافية ولوحات تحليلية تدعم فهم الأداء التشغيلي.

ساهم المشروع في الكشف عن أنماط استخدام الخدمات، وتحليل سلوك المعاملات، وتحديد العوامل المؤثرة على الموافقات والرفض، مع تقديم مؤشرات أداء (KPIs) ورؤى قابلة للتنفيذ لتحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز استراتيجيات اتخاذ القرار في القطاع المالي.

المهارات والتقنيات المستخدمة شملت Data Analysis، Data Visualization، Business Intelligence، SQL، Python، Data Modeling، KPI Reporting، Machine Learning، Feature Engineering، وPredictive Analytics.