📊 مشروع: خط أنابيب تنقيب بيانات لتسويق التأمين الصحي (Health Insurance Cross-Sell Data Mining Pipeline)

قمت بتطوير نظام متكامل لتحليل بيانات عملاء التأمين الصحي بهدف تحديد العملاء الأكثر احتمالًا لشراء تأمين سيارات إضافي (Cross-Sell) باستخدام تقنيات متقدمة في تنقيب البيانات (Data Mining) و التعلم غير المُراقب (Unsupervised Learning). 🔹 فكرة المشروع المشروع يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ، من خلال بناء خط معالجة كامل يشمل التنظيف، التحليل، التجميع (Clustering)، النمذجة الذكية، ثم عرض النتائج بشكل تفاعلي. 🔹 ما تم تنفيذه تحليل استكشافي للبيانات (EDA) مع إنشاء 5 رسومات بيانية لفهم الأنماط. معالجة البيانات تشمل: معالجة القيم المفقودة التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) Standard Scaling تقليل الأبعاد باستخدام PCA تطبيق خوارزميات التجميع: K-Medoids (بـ implementation مخصص) Hierarchical Clustering تقييم الأداء باستخدام Silhouette Score و Elbow Method بناء نظام ضبابي (Fuzzy Logic System) يعتمد على 9 قواعد لتحديد أولوية العملاء. استخدام Genetic Algorithm لاختيار أفضل مجموعة Features بطريقة تطورية. تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit لعرض النتائج بشكل مباشر. 🔹 النظام العام (Pipeline) إدخال بيانات العملاء الخام تنظيف وتحويل البيانات إلى شكل رقمي قابل للتحليل تطبيق خوارزميات التجميع لتقسيم العملاء إلى شرائح (Segments) استخدام نظام Fuzzy لتحديد أولوية العميل التسويقية عرض النتائج في واجهة تفاعلية لحظية 🔹 التقنيات المستخدمة Python Pandas & NumPy Scikit-learn PCA Clustering (K-Medoids / Hierarchical) Fuzzy Logic Systems Genetic Algorithms Streamlit 🔹 مخرجات المشروع نموذج تقسيم عملاء إلى شرائح تسويقية نظام ذكي لتحديد العملاء الأكثر قيمة خط معالجة بيانات كامل قابل لإعادة الاستخدام واجهة ويب تفاعلية لعرض التحليلات