E-commerce Customer Churn Prediction & Segmentation

خسارة الموظفين أو معدل الدوران الوظيفي العالي بيكلف الشركات آلاف الدولارات سنوياً. المشروع ده بيقدم حل عملي وذكي باستخدام تعلّم الآلة (Machine Learning) لتوقع الموظفين اللي عندهم احتمالية كبيرة لتقديم استقالتهم ومغادرة الشركة. دوري في المشروع (إيه اللي عملته): بنيت نموذج تصنيف تنبؤي (Predictive Classification Model) متكامل باستخدام لغة Python ومكتبة Scikit-Learn. من خلال تحليل البيانات التاريخية للموارد البشرية (زي مستوى الرضا الوظيفي، التدرج في المرتبات، وطبيعة بيئة العمل)، الموديل بيقدر يحدد بدقة الموظفين المعرضين لخطر الاستقالة قبل ما ياخدوا القرار الفعلي. التحليل ده بيدي أداة قوية لإدارة الموارد البشرية (HR) إنهم يتحركوا بخطوات استباقية ويبنوا استراتيجيات مخصصة للحفاظ على الكفاءات، وده في النهاية بيوفر على الشركة تكاليف ضخمة جداً كانت بتضيع في عمليات التوظيف والتدريب من أول وجديد.