Bank Marketing Campaign Analysis | Python, Excel

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات لحملات تسويقية بنكية بهدف فهم سلوك العملاء، وتحليل العوامل المرتبطة بقرار الاشتراك في الودائع البنكية.

**الأدوات المستخدمة:**

- Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)

- Microsoft Excel

**مراحل تنفيذ المشروع:**

1. **Data Cleaning:** تنظيف البيانات، إزالة السجلات المكررة، ومعالجة أنواع البيانات.

2. **Data Processing:** فحص جودة البيانات وتجهيزها للتحليل.

3. **Exploratory Data Analysis (EDA):** تحليل معدلات الاشتراك حسب المهنة، ونوع التواصل، والشهر، وعدد مرات التواصل مع العميل.

4. **Feature Engineering:** إنشاء خصائص جديدة مثل الفئات العمرية، وشرائح عدد مرات التواصل، ومؤشرات الاشتراك والتواصل السابق.

5. **Data Visualization:** إنشاء رسوم بيانية لتوضيح النتائج ومساعدة أصحاب القرار على فهم أداء الحملات.

**أهم أهداف المشروع:**

- تحديد شرائح العملاء الأكثر استجابة.

- فهم الاختلاف في معدلات الاشتراك بين فئات العملاء.

- تحليل العلاقة بين عدد مرات التواصل وقرار الاشتراك.

- استخراج Insights وتوصيات تساعد على تحسين الحملات التسويقية.

المشروع جزء من Portfolio شخصي لتطبيق مهارات تحليل البيانات على Dataset حقيقية.