تحليل سلوك العملاء والتنبؤ بالمعاملات العالية
تفاصيل العمل
مشروع تعلم آلي يهدف إلى تحليل بيانات العملاء وفهم سلوك الشراء لديهم، مع التنبؤ بما إذا كانت العملية الشرائية ستُعتبر معاملة عالية القيمة أم لا. تم تنفيذ المشروع بشكل كامل من خلال بناء خط عمل (Pipeline) يشمل تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة والشاذة، وتحويل البيانات الفئوية إلى قيم رقمية، بالإضافة إلى استخراج خصائص جديدة من التاريخ مثل السنة والشهر واليوم. تم إجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل العمر، الجنس، فئة المنتج، وقيمة المشتريات، مع استخدام الرسوم البيانية لتوضيح الأنماط. بعد ذلك تم بناء نموذج تصنيف باستخدام Logistic Regression من الصفر (Custom Implementation) مع تدريب النموذج باستخدام Gradient Descent، مع تتبع قيمة الـ Loss أثناء التدريب لتحسين الأداء. تم تقييم النموذج باستخدام مجموعة من المقاييس مثل Accuracy ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix)، بالإضافة إلى تحليل توزيع احتمالات التوقعات. وفي النهاية تم حفظ النموذج لاستخدامه لاحقًا في التنبؤ.
مهارات العمل
