نظام ذكي للتنبؤ بانسحاب العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي

يشرفني أن أقدّم لكم عرضًا متكاملًا لبناء نظام يعتمد على تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي للتنبؤ باحتمالية انسحاب العملاء من الخدمة، وذلك من خلال منهجية علمية وتقنية متقدمة تضمن تحقيق أعلى مستويات الدقة والقيمة العملية. نطاق العمل 1. معالجة البيانات وجمعها استيراد بيانات العملاء من ملفات CSV أو قواعد بيانات SQL. تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة أو غير الطبيعية. تحويل المتغيرات النصية إلى صيغ رقمية قابلة للاستخدام في النماذج. 2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) دراسة توزيع العملاء وأنماط سلوكهم. استخراج أهم العوامل المؤثرة في قرار انسحاب العملاء. رسم مؤشرات بصرية لسهولة فهم الأنماط. 3. بناء نموذج تعلم آلي استخدام خوارزميات متقدمة مثل Scikit-learn و XGBoost. تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار لضمان الموثوقية. تحسين أداء النموذج عبر Hyperparameter Tuning لرفع الدقة. 4. تطوير واجهة برمجية (REST API) باستخدام FastAPI أو Flask لتوفير التنبؤات بشكل لحظي. تجهيز نقاط نهاية (Endpoints) قابلة للدمج مع أنظمة إدارة العملاء (CRM). 5. لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard) تصميم Dashboard عبر Power BI أو Tableau. عرض نسب العملاء الأكثر عرضة للانسحاب بشكل رسومي مبسط. توفير مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) لدعم اتخاذ القرار. مخرجات المشروع كود برمجي نظيف ومشروح (Jupyter Notebook Scripts). نموذج ذكاء اصطناعي بدقة لا تقل عن 85%. API جاهز للدمج مع الأنظمة الخارجية. لوحة تحكم تفاعلية تعرض التنبؤات والتحليلات. تقرير نهائي يوضح النتائج والتوصيات الاستراتيجية.