Annual Spending Prediction

تطوير لوحة تحكم (Dashboard) تفاعلية متكاملة لتحليل إنفاق العملاء، تقسيمهم إلى شرائح، والتنبؤ بسلوكهم. يغطي المشروع سير عمل علوم البيانات (Data Science) بالكامل، بدءاً من تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) والتجميع غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Clustering)، وصولاً إلى نمذجة الانحدار (Regression Modeling) والنشر النهائي (Deployment).

أبرز ميزات المشروع 📊:

1. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA):

إجراء تنميط إحصائي (Statistical Profiling) شامل لأكثر من 26,000 سجل للعملاء.

تحليل العلاقات الرئيسية بين المتغيرات (الدخل، الإنفاق الشهري، وتيرة الشراء، الخبرة، ودرجة الائتمان) وتأثيرها على الإنفاق السنوي.

تصميم تصورات مرئية (Visualizations) لتوزيعات العملاء بناءً على مستويات التعليم، المهن، المدن، ومعدل استخدام الخصومات.

2. تقسيم العملاء (Customer Segmentation & Clustering):

تقييم وتطبيق خوارزميات تجميع متعددة، شملت: K-Means، Agglomerative Clustering، و DBSCAN.

تقييم جودة المجموعات باستخدام مقياس (Silhouette Score)، ورسم الأنماط في نطاق ثنائي الأبعاد (2D) بالاعتماد على تحليل المكونات الرئيسية (PCA).

استخراج ملفات تعريف واضحة لكل مجموعة (Cluster Profiles) لفهم السلوكيات الشرائية المختلفة للمستخدمين وتحديد مستويات إنفاقهم بدقة.