Netflix Customer Churn Prediction

وصف المشروع:
تم تطوير هذا المشروع بهدف معالجة واحدة من أهم المشكلات في منصات البث الرقمي، وهي فقدان العملاء (Customer Churn)، حيث يؤدي فقدان المستخدمين إلى خسائر مباشرة في الإيرادات وتقليل نمو المنصة.

يعمل النظام على تحليل بيانات العملاء واكتشاف الأنماط التي تشير إلى احتمالية ترك الخدمة، مما يساعد الشركات على اتخاذ إجراءات استباقية للحفاظ على المستخدمين.

التقنيات المستخدمة:
Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، XGBoost، Streamlit، Matplotlib، Seaborn

يشمل المشروع:

تنفيذ خطوات تنظيف ومعالجة البيانات (Data Preprocessing) لضمان جودة البيانات
إجراء تحليل استكشافي (EDA) لفهم سلوك المستخدمين والعوامل المؤثرة على قرار ترك الخدمة
بناء ومقارنة عدة نماذج تعلم آلي مثل:
Logistic Regression
Decision Tree
Random Forest
XGBoost
اختيار أفضل نموذج بناءً على الأداء وتحسين دقته

كما تم تطوير تطبيق ويب تفاعلي باستخدام Streamlit يتيح:

إدخال بيانات العملاء بسهولة
الحصول على توقع فوري لاحتمالية ترك العميل للخدمة