مشروع تحليل وتقسيم العملاء (Customer Segmentation) باستخدام تقنيات تحليل البيانات وعلوم البيانات (Data Science).

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات العملاء الخاصة بحملة تسويقية من خلال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. الهدف هو اكتشاف أنماط سلوك العملاء وتقسيمهم إلى مجموعات متشابهة (Clusters) بناءً على خصائص مثل: العمر الدخل عدد الأطفال المشتريات الإنفاق الكلي التفاعل مع الحملة التسويقية يفضل الاستخدام في المشروع عدد من الأدوات والخوارزميات لتحليل البيانات وتنظيفها وتصويرها. اريد النتيجة النهائية ستكون تقسيم العملاء إلى فئات واضحة مع تصور مرئي (Visualization) يوضح الفروق بين المجموعات، مما يساعد الشركات أو فرق التسويق على تحديد استراتيجيات مخصصة لكل فئة من العملاء. المهام المطلوب تنفيذها: قراءة بيانات العملاء من ملف CSV. إجراء تحليل مبدئي للبيانات (عرض عام، القيم المفقودة، الإحصاءات الأساسية). تنظيف البيانات وإزالة القيم الشاذة وتوحيد الفئات النصية. إنشاء أعمدة وخصائص جديدة تساعد في التحليل. تحليل البيانات بصريًا من خلال الرسومات والمخططات. تطبيق خوارزميات التجميع لتقسيم العملاء إلى مجموعات. تقييم نتائج التجميع واختيار أفضل عدد من المجموعات. عرض النتائج النهائية وتصور المجموعات بصريًا. استخراج النتائج النهائية: تحديد أفضل عدد من المجموعات (Clusters). إنشاء عمود جديد يمثل المجموعة لكل عميل. تحليل متوسط الخصائص في كل مجموعة. التصور النهائي (Visualization): تقليل الأبعاد باستخدام PCA إلى بُعدين. رسم المجموعات الملونة لتوضيح توزيع العملاء بصريًا.