نظام كشف العملاء المتوقفين باستخدام التعلم الآلي
تفاصيل العمل
في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج تعلم آلي للكشف عن العملاء المتوقفين في الشركات باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على معلومات العملاء مثل العمر، الجنس، والتفاعل مع الخدمة. تم استخدام تقنيات تعلم آلي مثل الانحدار اللوجستي و شجرة القرار لتصنيف العملاء إلى فئتين: العملاء الذين قد يتركون الخدمة و العملاء الذين سيستمرون في الاشتراك. قمت بتطبيق التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) باستخدام مكتبات Seaborn و Matplotlib لتصور البيانات وتحديد العوامل المؤثرة في ترك العملاء للخدمة. كما تم معالجة البيانات المفقودة واستخدام تقنيات مثل SMOTE لتوازن البيانات بين الفئتين. تم تقييم النموذج باستخدام الدقة (Accuracy) و F1 Score و ROC AUC لتحسين دقة التنبؤات.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
