مشروع Machine Learning يهدف إلى تحليل بيانات الحملات التسويقية والتنبؤ بما إذا كان العميل سيقوم بالتحويل أم لا، اعتمادًا على مجموعة من البيانات والخصائص المتعلقة بالعملاء والحملات الإعلانية.

تم تنفيذ المشروع بدايةً من تحليل البيانات واستكشاف الأنماط والعلاقات بينها، مرورًا بمرحلة تجهيز البيانات ومعالجتها، ثم تدريب ومقارنة عدة نماذج Machine Learning للوصول إلى نموذج قادر على إجراء التنبؤات.

أهم المراحل والمميزات

تحليل واستكشاف بيانات الحملات التسويقية.

التعامل مع البيانات وتجهيزها للتدريب.

اكتشاف العلاقات والأنماط داخل البيانات.

تحويل البيانات النصية والفئوية إلى شكل مناسب للنماذج.

تدريب وتجربة أكثر من نموذج Machine Learning.

مقارنة أداء النماذج باستخدام مقاييس التقييم المناسبة.

استخدام النموذج لإجراء predictions جديدة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

Scikit-learn

Google Colab

Machine Learning