العربية
English
تحليل سلوك العملاء والتنبؤ بالتسرب باستخدام خوارزميات تعلم الآلة
منذ يوم
عرض العمل
الوصف
هدف المشروع: زيادة الاحتفاظ بالعملاء (Customer Retention) عبر التنبؤ باحتمالية إلغاء الاشتراك (Churn) بناءً على سلوكهم. تم تحليل بيانات ضخمة (+500 ألف سجل) باستخدام Python وPandas لبناء نظام استباقي يدعم قرارات الشركة.
المهام المنفذة:
تحليل البيانات (EDA): دراسة العمر، مدة الاشتراك، تأخير الدفع، مكالمات الدعم، والإنفاق لتحديد أهم العوامل المؤثرة.
تجهيز البيانات: تقسيمها لـ Train/Test، تحويل البيانات النصية لأرقام (Label Encoder)، وتطبيق StandardScaler لضمان استقرار وسرعة التدريب.
تطوير النماذج: بناء ومقارنة خوارزميات تصنيف متعددة (Logistic Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM, Naive Bayes).
النتائج والتأثير:
تفوق نموذج Random Forest بأفضل أداء بدقة وصلت إلى 94%، يليه Decision Tree (92%) ثم KNN (90%).
يوفر النظام أساساً قوياً (Data-Driven) لمساعدة فريق التسويق في اكتشاف العملاء المعرضين للمغادرة مبكراً، مما يتيح تقديم عروض مخصصة تقلل نسبة الخسارة وتحافظ عليهم.
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
مهندس ذكاء اصطناعي
| اخر ظهور: منذ يوم
بياناتك فيها فرصة… خلّيها تشتغل لصالحك. أغلب المشاريع مش بتقع عشان مفيش مجهود، بتقع عشان ضغط التشغيل اليومي بيستهلك كل التركيز. مهام بتتكرر، داتا مت ....
وظفني