Customer chum prediction using machine learning

### التنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم باستخدام تعلّم الآلة

مشروع لتحليل بيانات العملاء وبناء نموذج لتوقع احتمالية مغادرة العميل للشركة (Customer Churn)، مع تحليل العوامل التي قد تؤثر على قرار العميل بالاستمرار أو المغادرة.

**ما تم تنفيذه في المشروع:**

* تنظيف وتجهيز بيانات العملاء.

* إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA).

* تحليل معدل مغادرة العملاء حسب نوع العقد ومدة الاشتراك وطرق الدفع.

* تجهيز البيانات النصية والرقمية لاستخدامها في نماذج تعلم الآلة.

* تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

* تدريب ومقارنة عدة نماذج للتصنيف، منها Logistic Regression وDecision Tree وRandom Forest.

* تقييم أداء النماذج باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score وROC-AUC.

* إنشاء Confusion Matrix لتقييم نتائج النموذج.

* تحديد أهم العوامل التي تؤثر في احتمالية مغادرة العملاء.

* اختبار النموذج على بيانات عميل جديد وإظهار احتمالية مغادرته.

**الأدوات المستخدمة:**

Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn.

**النتيجة:**

تحويل بيانات العملاء إلى تحليل واضح ونموذج تنبؤي يمكن استخدامه للمساعدة في تحديد العملاء الأكثر عرضة للمغادرة، مما يساعد الشركات على اتخاذ إجراءات استباقية لتحسين الاحتفاظ بالعملاء.