Telco Customer Churn

مشروع التنبؤ بمغادرة عملاء شركات الاتصالات (Telco Customer Churn Prediction)

قمت بتطوير مشروع متكامل في مجال علم البيانات وتعلم الآلة بهدف التنبؤ بالعملاء المحتمل مغادرتهم لشركة الاتصالات، من خلال تحليل بيانات العملاء واكتشاف العوامل الأكثر تأثيرًا في قرارهم بإلغاء الاشتراك أو الانتقال إلى شركة أخرى.

يتضمن المشروع تحليل سلوك العملاء، ودراسة العلاقة بين خصائص الاشتراك والخدمات المستخدمة ومعدلات مغادرة العملاء، ثم بناء نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالعملاء الأكثر عرضة للمغادرة، بما يساعد الشركة على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات وتحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

أهم مراحل المشروع:

تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا (Data Cleaning & Preprocessing).

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واستخلاص الأنماط المهمة.

هندسة الخصائص (Feature Engineering) لإنشاء متغيرات تساعد على تحسين التنبؤ.

معالجة عدم توازن الفئات (Class Imbalance) وتجربة تقنيات مثل SMOTE.

تدريب ومقارنة نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك Logistic Regression وDecision Tree وRandom Forest.

تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس الأداء المناسبة.

تحديد أهم العوامل المرتبطة بمغادرة العملاء، مثل نوع العقد وطريقة الدفع ونوع خدمة الإنترنت.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

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

الهدف التجاري من المشروع:

مساعدة شركات الاتصالات على اكتشاف العملاء الأكثر عرضة لإلغاء اشتراكاتهم، وفهم الأسباب المحتملة وراء مغادرتهم، مما يدعم تصميم حملات استبقاء مستهدفة، وتحسين تجربة العملاء، وتقليل معدل فقدان العملاء وزيادة الاحتفاظ بهم.