تحليل ترك العملاء للخدمة
تفاصيل العمل
مشروع تحليل بيانات واستخراج رؤى كامل باستخدام Machine Learning، يعتمد على بيانات عملاء شركة اتصالات حقيقية (7,043 عميل) بهدف التنبؤ بالعملاء المحتمل تركهم للخدمة (Customer Churn). ما تم تنفيذه في المشروع: تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning) تحليل استكشافي شامل مع 8 مخططات بيانية احترافية (EDA) هندسة الميزات وإنشاء 3 خصائص جديدة (Feature Engineering) تدريب ومقارنة 5 نماذج للذكاء الاصطناعي: Logistic Regression، Decision Tree، Random Forest، Gradient Boosting، SVM تقييم النماذج بـ ROC-AUC = 0.902 ودقة 81.2% لوحة تحكم تفاعلية (Web Dashboard) مع أداة تنبؤ فورية التقنيات المستخدمة: Python — pandas — scikit-learn — matplotlib — seaborn
مهارات العمل
