يركز هذا المشروع على تنظيف بيانات العملاء ومعالجتها باستخدام لغة بايثون، وتجهيزها للتحليل وبناء نماذج تعلم الآلة التي تساعد على التنبؤ باحتمالية توقف العملاء عن التعامل مع المؤسسة.

**أبرز مراحل العمل:**

* فحص البيانات وتقييم جودتها.
* اكتشاف القيم المفقودة والبيانات غير المتسقة ومعالجتها.
* إجراء التحليل الاستكشافي لفهم خصائص البيانات والعلاقات بين المتغيرات.
* تحويل المتغيرات النصية إلى صيغ مناسبة للتحليل.
* تجهيز الخصائص لتكون ملائمة لنماذج تعلم الآلة.
* إعداد البيانات لدعم التنبؤ بانسحاب العملاء.

**الأدوات المستخدمة:** بايثون، وباندا، ونومباي، وسايكيت ليرن.

يوضح المشروع أهمية جودة البيانات ومعالجتها في إعداد مجموعات بيانات منظمة وملائمة للتحليل والنمذجة التنبؤية.