Customer Segmentation

**مشروع تقسيم العملاء (Customer Segmentation باستخدام K-Means Clustering)** يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات العملاء وتقسيمهم إلى مجموعات متجانسة بناءً على خصائصهم وسلوكهم الشرائي، مما يساعد الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل واتخاذ قرارات تسويقية أكثر فعالية. **مراحل العمل:** * استكشاف البيانات وتحليلها لفهم هيكل البيانات والمتغيرات المتاحة. * معالجة القيم المفقودة والتأكد من جودة البيانات. * تطبيق تقنيات تنظيف البيانات وإزالة التكرارات إن وجدت. * إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واستخراج أهم الأنماط والعلاقات. * تطبيق Feature Scaling باستخدام الأدوات المناسبة لتحسين أداء النموذج. * استخدام خوارزمية K-Means Clustering لتقسيم العملاء إلى مجموعات مختلفة. * تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام Elbow Method. * تصور النتائج باستخدام الرسوم البيانية لتوضيح خصائص كل شريحة من العملاء. **الأدوات والتقنيات المستخدمة:** * Python * Pandas * NumPy * Matplotlib * Seaborn * Scikit-learn **مخرجات المشروع:** * تقسيم العملاء إلى شرائح واضحة بناءً على الدخل السنوي ومستوى الإنفاق. * تحديد العملاء ذوي القيمة المرتفعة والعملاء المحتمل استهدافهم بحملات تسويقية مخصصة. * توفير رؤى تساعد في تحسين استراتيجيات التسويق وزيادة العائد على الاستثمار. * إنشاء تصورات بيانية توضح توزيع العملاء وخصائص كل مجموعة بشكل سهل الفهم. هذا المشروع يعكس القدرة على تنفيذ دورة عمل كاملة تشمل تحليل البيانات، معالجتها، واستخدام تقنيات التعلم الآلي غير الموجه (Unsupervised Learning) لاستخراج رؤى عملية تدعم اتخاذ القرار.