التنبؤ بفقدان العملاء باستخدام Python وMachine Learning نسخ العنوان

في هذا المشروع التطبيقي، أعمل على بناء نموذج لتوقع احتمالية توقف العملاء عن استخدام خدمة أو مغادرة الشركة (Customer Churn Prediction) باستخدام Python وتقنيات تعلم الآلة.

يهدف المشروع إلى تحليل بيانات العملاء والتعرف على الأنماط التي قد ترتبط بترك الخدمة، ثم استخدام هذه البيانات لبناء نموذج تصنيف يساعد على التنبؤ بالعملاء الأكثر عرضة للمغادرة.

مراحل العمل:

• استكشاف البيانات وفهم المتغيرات.

• تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتجهيز المتغيرات.

• تحليل العلاقة بين خصائص العملاء ومعدل فقدان العملاء.

• تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار.

• بناء نموذج أو أكثر للتصنيف باستخدام Scikit-learn.

• تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة مثل Precision وRecall وF1-score، بالإضافة إلى Confusion Matrix عند تطبيقها.

• تلخيص النتائج وأهم الملاحظات المستخلصة من التحليل.

الأدوات المستخدمة:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.

هذا المشروع تطبيقي وتعليمي، ويهدف إلى تطوير مهارات تحليل البيانات وبناء نماذج التصنيف وتقييم أدائها.