يهدف هذا المشروع إلى تقديم تحليل استراتيجي شامل للعمليات المصرفية، معتمداً على منهجية تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) ونماذج تعلم الآلة (Machine Learning). يسعى المشروع إلى تفكيك البيانات الخام للعملاء والمعاملات لاستخراج رؤى دقيقة تدعم اتخاذ القرارات، وتحسين الكفاءة التشغيلية، ورفع معدلات قبول طلبات الخدمات.
ما الذي تم تنفيذه في المشروع؟
-هيكلة ومعالجة البيانات: تنظيف وتجهيز مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام Python، وتحديداً مكتبتي Pandas و NumPy لضمان دقة التحليل.
-بناء النماذج التحليلية: تطوير نماذج تنبؤية باستخدام Scikit-learn لتحديد العوامل المؤثرة في اتخاذ قرارات قبول أو رفض الخدمات.
-التصور البياني (Data Visualization): بناء لوحات تحكم تفاعلية باستخدام Matplotlib و Seaborn لتوضيح أنماط استخدام الخدمات وسلوك العملاء.
-تحليل الارتباط: استخدام خرائط الحرارة (Heatmaps) لفهم العلاقة الجوهرية بين المتغيرات (مثل الرصيد، قيمة الخدمة، والعمر) ونتائج الطلبات.
النتيجة النهائية
-هيكلية الخدمات: تتصدر خدمة "دفع الفواتير" المشهد بنسبة استحواذ بلغت 83%، مما يجعلها المحرك الأساسي لحجم الطلبات.
-كفاءة العمليات: سجلت البيانات أن 42.5% من الطلبات لا تزال قيد التنفيذ، مع نسبة رفض تصل إلى 13.4%، مما يفتح مجالاً واسعاً لتحسين إجراءات المعالجة.
-النمط الديموغرافي والجغرافي: كبار السن هم الفئة الأكثر نشاطاً، بينما يتركز الثقل التشغيلي في فرع "شيكاغو" بنسبة 75.5% من إجمالي العمليات.
-سلوك المعاملات: لا يزال "النقد" هو وسيلة الدفع المفضلة (55.7%)، مع هيمنة واضحة لعمليات "الاستعلام عن الرصيد" (42.3%) كأكثر الأنشطة تكراراً.
الترشيحات (Recommendations)
-تحسين معدلات القبول: التركيز على العوامل الأكثر تأثيراً التي كشفها النموذج، خاصة "قيمة الخدمة" و"رصيد العميل"، لتقليل نسبة الرفض (13.4%).
-استراتيجية التوسع: دراسة عوامل النجاح في فرع "شيكاغو" وتطبيقها كنموذج (Benchmark) في الفروع الأخرى الأقل نشاطاً.
-التحول الرقمي: تشجيع العملاء على الانتقال من الدفع النقدي إلى البطاقات الائتمانية عبر حملات تحفيزية، لتقليل التكاليف التشغيلية المرتبطة بالنقد.
-أتمتة العمليات: تسريع معالجة الطلبات القائمة (42.5%) من خلال تطوير أنظمة مراجعة آلية تعتمد على المعايير التي حددها نموذج تعلم الآلة.
الـ Insights (الرؤى المستخلصة)
-محركات القرار: قيمة الخدمة (Service_Amount) هي المتغير الأكثر حسماً في تحديد نتيجة الطلب، مما يتطلب مراجعة سياسات التسعير والمخاطر.
-فرص النمو: التركيز على فئة كبار السن من خلال خدمات مصممة خصيصاً لهم قد يعزز من ولاء العملاء ويزيد من حجم المعاملات.
-إدارة التمركز: الاعتماد المفرط على فرع واحد (شيكاغو) يمثل مخاطرة تشغيلية؛ لذا فإن توزيع الثقل التشغيلي استراتيجية ضرورية لضمان استمرارية الخدمة.
