تحليل شكاوى العملاء في البنوك واكتشاف الموضوعات المخفية

الوصف

وصف الخدمة (Paragraph) :
قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتحليل شكاوى العملاء في القطاع البنكي باستخدام تقنيات تحليل النصوص (NLP). يشمل المشروع تنظيف البيانات النصية، تحليلها استكشافيًا (EDA)، واستخراج أهم الأنماط والكلمات المتكررة. تم تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF، ثم تطبيق خوارزمية SVD (LSA) لاكتشاف الموضوعات الخفية داخل الشكاوى. كما تم استخدام Cosine Similarity لقياس التشابه بين الشكاوى وتحليل العلاقات بينها. يساعد هذا المشروع الشركات على فهم مشاكل العملاء بشكل أعمق واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

خطوات العمل التي قمت بها :
قراءة وفهم البيانات (Data Understanding)
تنظيف البيانات النصية (Text Preprocessing)
تحليل البيانات استكشافيًا (EDA)
استخراج أكثر الكلمات تكرارًا
تحويل النصوص إلى TF-IDF
تطبيق SVD لاستخراج Topics
تحليل المواضيع المكتشفة
حساب similarity بين الشكاوى
عمل Visualization لعرض النتائج

التحليل الذي يقدمه المشروع :
تحديد أهم مشاكل العملاء
استخراج الموضوعات الرئيسية في الشكاوى
معرفة أكثر الكلمات تأثيرًا
تحليل طول الشكاوى وسلوك العملاء
قياس مدى تشابه الشكاوى
دعم اتخاذ القرار للشركات

حجم البيانات المشمول بالسعر :
حتى 50,000 صف (Complaint)
إمكانية زيادة الحجم مقابل تكلفة إضافية

التسليم يشمل :
Notebook كامل (Jupyter Notebook)
Dataset بعد التنظيف
الرسومات (Charts)
شرح مبسط للنتائج
ملف PDF summary