مشروع تحليل وتوقع مغادرة عملاء البنك (Bank Customer Churn Prediction)

مشروع متكامل في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي مبني على بيانات حقيقية لأكثر من 10,000 عميل بنكي. الهدف: مساعدة البنوك على التنبؤ بالعملاء المعرضين لمغادرة الخدمة قبل حدوثها، مما يتيح التدخل المبكر وتقليل الخسائر. ما يتضمنه المشروع: - تحليل استكشافي شامل (EDA) لسلوك العملاء والبيانات الديموغرافية - نموذج تعلم آلي XGBoost بدقة 96.84% ومعدل ROC-AUC بنسبة 99.19% - لوحة تحكم تفاعلية بـ Streamlit تعرض مؤشرات الأداء وتحليلات مرئية - واجهة تنبؤ فورية: أدخل بيانات عميل واحصل على احتمالية مغادرته لحظياً - رؤى وتوصيات استراتيجية قابلة للتطبيق التقنيات المستخدمة: Python | Pandas | XGBoost | Scikit-Learn | Streamlit | Plotly | Jupyter Notebook القيمة التجارية: المشروع لا يكتفي بالنمذجة، بل يقدم نظام إنذار مبكر كامل يساعد على تحسين الاحتفاظ بالعملاء وزيادة قيمتهم العمرية.