تم تنفيذ مشروع متكامل لتحليل بيانات عملاء أحد البنوك باستخدام Power BI وPython، بهدف فهم سلوك العملاء، واكتشاف العوامل المؤثرة في انسحابهم (Customer Churn)، وبناء لوحة معلومات تفاعلية تساعد في اتخاذ قرارات تسويقية وإدارية مبنية على البيانات.
يعتمد المشروع على تحليل بيانات العملاء، ومعالجة البيانات باستخدام Python، ثم عرض النتائج من خلال لوحة معلومات احترافية في Power BI تتضمن مؤشرات أداء ورسومًا بيانية تفاعلية تسهّل استكشاف البيانات.
يتضمن المشروع:
تنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام Python.
تحليل بيانات العملاء واستخراج أهم المؤشرات.
دراسة العوامل المؤثرة في انسحاب العملاء (Customer Churn).
تحليل الإنفاق، والحد الائتماني، وعدد المعاملات، والعلاقة مع البنك.
تحليل توزيع العملاء حسب الجنس، والمستوى التعليمي، وفئات الدخل.
مقارنة العملاء الحاليين بالعملاء المنسحبين.
تصميم لوحة معلومات تفاعلية تضم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs).
إضافة فلاتر تفاعلية لتسهيل تحليل البيانات من زوايا مختلفة.
عرض النتائج بطريقة احترافية تدعم اتخاذ القرار.
الأدوات المستخدمة
Power BI
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Scikit-learn
Jupyter Notebook
نتائج المشروع
تحديد أهم العوامل التي تؤثر على انسحاب العملاء.
تقديم رؤى تساعد في تحسين استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.
إنشاء لوحة معلومات تفاعلية تسهّل متابعة مؤشرات الأداء وتحليل البيانات.
تحويل البيانات الخام إلى تقارير ورسوم بيانية واضحة تدعم اتخاذ القرارات.
توفير رؤية شاملة عن سلوك العملاء تساعد في تحسين جودة الخدمات وزيادة ولاء العملاء.
