Telco Customer Churn

التنبؤ بمغادرة العملاء باستخدام Machine Learning

مشروع للتنبؤ بمغادرة العملاء (Customer Churn) باستخدام تقنيات تعلم الآلة، بهدف تحديد العملاء الأكثر عرضة لترك الخدمة ومساعدة الشركات على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python وMachine Learning، بدايةً من تحليل البيانات واستكشاف الأنماط والعلاقات بين خصائص العملاء ومعدلات المغادرة، وصولًا إلى تدريب وتحسين نموذج XGBoost لتوقع احتمالية مغادرة العملاء.

تم تطوير تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح التنبؤ بمغادرة العملاء، وعرض احتمالية المغادرة، وتحليل أداء النموذج وأهمية الخصائص، بالإضافة إلى ترتيب العملاء حسب أولويات حملات الاحتفاظ وإمكانية تصدير النتائج بصيغة CSV.

المهارات المستخدمة:

Python & Pandas

Exploratory Data Analysis (EDA)

Data Preprocessing

Machine Learning & XGBoost

Model Evaluation & Feature Importance

Streamlit Dashboard Development

Data Visualization

Customer Churn Prediction

Retention Campaign Prioritization

الهدف من المشروع: تطبيق تقنيات تعلم الآلة على مشكلة واقعية في قطاع الأعمال، وتحويل بيانات العملاء إلى تنبؤات ومؤشرات تساعد الشركات على تحديد العملاء المعرضين للمغادرة واتخاذ قرارات أكثر فاعلية للاحتفاظ بهم.