Customer_Churn_Analysis

مشروع لتحليل بيانات العملاء وفهم العوامل المرتبطة بتوقفهم عن استخدام الخدمات (Customer Churn)، بهدف تحويل البيانات الخام إلى معلومات واضحة تساعد في دعم القرارات وتحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

يعتمد المشروع على بيانات RavenStack التي تشمل معلومات الحسابات والاشتراكات، واستخدام خصائص المنتج، وتذاكر الدعم الفني، وحالات انسحاب العملاء.

**مراحل العمل على المشروع:**

**1. فحص وتجهيز البيانات (Data Preparation)**

فحص جودة البيانات، بما يشمل القيم المفقودة والسجلات المكررة واتساق البيانات والعلاقات بين الجداول، مع مراجعة المشكلات التي قد تؤثر على دقة التحليل.

**2. تحليل البيانات باستخدام SQL**

كتابة استعلامات SQL لاستخراج المؤشرات المهمة، ودراسة سلوك العملاء والاشتراكات وأنماط الاستخدام، ومقارنة مجموعات العملاء المختلفة.

**3. تحليل البيانات باستخدام Python**

استخدام Python في استكشاف البيانات وتجهيزها وتحليلها للوصول إلى فهم أفضل للمتغيرات والعلاقات بينها.

**4. عرض النتائج باستخدام Power BI**

إنشاء Dashboard تفاعلية تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية، وتحليلات انسحاب العملاء، واستخدام المنتج، والاشتراكات، وتجربة العملاء مع الدعم الفني.

**أبرز جوانب التحليل:**

- دراسة معدلات انسحاب العملاء (Churn Rates).

- مقارنة الانسحاب بين القطاعات وخطط الاشتراك.

- تحليل أنماط استخدام الخدمات وخصائص المنتج.

- دراسة مؤشرات رضا العملاء والدعم الفني.

- استكشاف العلاقات بين سلوك العملاء واحتمالية الانسحاب.

**التقنيات المستخدمة:**

SQL Server | SQL | Python | Pandas | Power BI | Data Cleaning | Exploratory Data Analysis (EDA) | Data Visualization

**الهدف من المشروع:**

تقديم تحليل متكامل يساعد على فهم سلوك العملاء، وتحديد الأنماط المرتبطة بانسحابهم، وتحويل النتائج إلى مؤشرات مرئية تدعم اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

**ملاحظة:** البيانات المستخدمة في المشروع بيانات اصطناعية (Synthetic Data)، والنتائج لأغراض التحليل والتعلم ولا تمثل أداء شركة حقيقية.