Banking Customer Intelligence & Segmentation Analysis using Machine Learning

يهدف المشروع إلى تحليل بيانات معاملات العملاء البنكية بهدف فهم الأنماط المالية المختلفة للعملاء وتصنيفهم إلى مجموعات سلوكية تساعد في دعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات المالية. سيتم استخدام تقنيات التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) بالإضافة إلى خوارزميات التعلم غير المراقب مثل خوارزمية K-Means Clustering لتقسيم العملاء إلى فئات مختلفة مثل: العملاء ذوي القيمة العالية (High Value Customers) العملاء العاديين (Regular Customers) العملاء منخفضي النشاط (Low Activity Customers) العملاء المعرضين للمخاطر (Risk Group) يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية: فهم البيانات وتحليلها تحليل البيانات المتوفرة وفحص خصائصها واكتشاف القيم المفقودة أو غير الطبيعية. تنظيف البيانات ومعالجتها معالجة القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وتحضير البيانات للتحليل. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) استخدام الرسوم البيانية والإحصائيات لفهم سلوك العملاء والأنماط المالية. هندسة الخصائص (Feature Engineering) إنشاء متغيرات جديدة تساعد على تحسين تحليل سلوك العملاء. تطبيق خوارزميات تعلم الآلة استخدام خوارزمية K-Means لتقسيم العملاء إلى مجموعات سلوكية مختلفة. تحليل النتائج تفسير نتائج التجميع واستخلاص رؤى تساعد في: تحسين استهداف المنتجات البنكية دعم قرارات التسويق تحسين تجربة العملاء تحديد العملاء ذوي القيمة العالية إنشاء لوحة معلومات (Dashboard) إنشاء Dashboard باستخدام Power BI لعرض نتائج التحليل بشكل تفاعلي. مثال Dataset يمكن استخدامه: Credit Card Customer Behavior Dataset.