مشروع تعلم آلة (ML): بناء نموذج للتنبؤ بتسرب العملاء (Customer Churn Prediction)

مشروع متكامل (End-to-End) في تعلم الآلة يهدف إلى التنبؤ باحتمالية "تسرب" العملاء (توقفهم عن استخدام الخدمة) بناءً على بياناتهم التاريخية. مر المشروع بعدة مراحل رئيسية: معالجة البيانات (Preprocessing): تنظيف البيانات الأولية ومعالجتها لتكون جاهزة للتحليل. التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام (Jupyter Notebooks) لاستكشاف البيانات وفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات. بناء النماذج (Training): تدريب عدة نماذج تعلم آلة (مثل Logistic Regression, Random Forest) على البيانات. التقييم (Evaluation): تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس دقيقة (مثل Confusion Matrix, ROC Curve, Classification Report) لاختيار النموذج الأفضل. بناء نظام التنبؤ (Inference): تجهيز (Pipeline) كامل يمكنه استقبال بيانات عميل جديد والتنبؤ بسلوكه. الأدوات المستخدمة: Python Pandas: لمعالجة وتحليل البيانات. Scikit-learn (sklearn): لبناء النماذج وتقييمها. Jupyter Notebooks: للتحليل الاستكشافي وتوثيق الخطوات. هذا المشروع يبرز قدرتي على بناء حلول تحليلية كاملة، بدءاً من البيانات الخام وصولاً إلى نموذج تنبؤي جاهز للاستخدام."