Bank Customer Churn Prediction Analysis

قمت بتنفيذ مشروع تحليل وتوقع انسحاب العملاء (Customer Churn Prediction) في القطاع البنكي باستخدام تقنيات Data Analysis وMachine Learning بهدف مساعدة البنوك على تحديد العملاء المعرضين لمغادرة البنك واتخاذ قرارات تقلل معدل فقدان العملاء.

يشمل المشروع:

تنظيف ومعالجة بيانات العملاء

تحليل البيانات لاكتشاف العوامل المؤثرة في الـ Churn

تنفيذ Exploratory Data Analysis (EDA)

إنشاء Visualizations ورسوم بيانية احترافية

بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالعملاء المعرضين للانسحاب

تقييم أداء النموذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score

العوامل التي تم تحليلها:

العمر

الراتب

الرصيد البنكي

عدد المنتجات البنكية

مدة الاشتراك

النشاط البنكي

البطاقة الائتمانية

التقنيات المستخدمة:

Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

ساهم المشروع في استخراج Insights مهمة تساعد البنوك على تحسين تجربة العملاء وتقليل معدل الـ Customer Churn.