Bank Churn

### مشروع التنبؤ بمغادرة العملاء للبنوك (Bank Customer Churn Prediction)

قمت بتطوير مشروع متكامل في مجال تعلم الآلة (Machine Learning) بهدف التنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم للبنك، من خلال تحليل بيانات العملاء واكتشاف الأنماط والعوامل التي قد تؤثر في قرارهم بإنهاء التعامل مع البنك.

يركز المشروع على استخدام تقنيات علم البيانات لبناء نموذج تنبؤي يساعد المؤسسات المصرفية على فهم سلوك العملاء، وتحديد العملاء الأكثر عرضة للمغادرة، ودعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات لتحسين الاحتفاظ بالعملاء.

**أهم مراحل المشروع:**

* تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا (Data Cleaning & Preprocessing).

* إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).

* هندسة الخصائص (Feature Engineering).

* تدريب نماذج تعلم الآلة ومقارنة أدائها.

* تقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء المناسبة.

* تحليل العوامل المؤثرة في مغادرة العملاء واستخلاص رؤى قابلة للتطبيق.

**الأدوات والتقنيات المستخدمة:**

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

**الهدف التجاري من المشروع:**

مساعدة البنوك على تحديد العملاء الأكثر عرضة للمغادرة مبكرًا، مما يتيح لها تصميم استراتيجيات أكثر فاعلية للاحتفاظ بالعملاء، وتحسين تجربتهم، وتقليل الخسائر المحتملة الناتجة عن فقدانهم.