نظام تحليل وتقسيم العملاء باستخدام Machine Learning
نظام تحليل وتقسيم العملاء باستخدام Machine Learning
وصف الخدمة
مشروع شخصي تطبيقي لتحليل بيانات العملاء وتقسيمهم إلى شرائح تسويقية متشابهة باستخدام خوارزمية K-Means.
يستقبل النظام بيانات العملاء مثل الدخل السنوي، معدل الإنفاق وعدد الطلبات، ثم ينفذ تجهيز البيانات وتوحيد القيم قبل اكتشاف المجموعات المتشابهة تلقائيًا.
طورت واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح:
• رفع بيانات العملاء بصيغة CSV
• تحديد عدد الشرائح المطلوب اكتشافها
• عرض عدد العملاء والمؤشرات الرئيسية
• تقييم جودة التجميع باستخدام Silhouette Score
• عرض الشرائح على مخطط تفاعلي
• إنشاء ملف تعريفي لكل شريحة من العملاء
• اقتراح إجراءات تسويقية مناسبة لكل مجموعة
• تنزيل بيانات العملاء بعد إضافة الشريحة الخاصة بكل عميل
يعرض النموذج التجريبي 600 سجل عميل تم إنشاؤها لأغراض العرض والاختبار، وقسمها إلى أربع شرائح: العملاء المميزون، والعملاء الأوفياء، والعملاء الباحثون عن الأسعار المناسبة، والعملاء المعرضون لفقدان التفاعل.
مميزات الخدمة
تجهيز البيانات
تنظيف وتجهيز ملف بيانات واحد بصيغة CSV أو Excel، ومعالجة القيم المفقودة وتحويل الخصائص إلى صيغة مناسبة للتدريب.
بناء نموذج تعلم آلي
بناء نموذج واحد للتصنيف أو الانحدار وفقًا لطبيعة المشكلة، مثل توقع قرار العميل أو تقدير قيمة رقمية.
تدريب وتقييم النموذج
تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار، وتقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل Accuracy وF1-score أو MAE.
واجهة استخدام باستخدام Streamlit
إنشاء واجهة ويب بسيطة وسهلة الاستخدام تسمح بإدخال البيانات وعرض نتيجة التنبؤ بصورة واضحة.
كود منظم وقابل للتطوير
تسليم كود Python منظم ومشروح، مع ملف المتطلبات وتعليمات واضحة لتشغيل المشروع.
ما الذي ستستلمه
ملفات المشروع البرمجية
الكود المصدري الكامل للمشروع بلغة Python، ويشمل تجهيز البيانات وتدريب النموذج وتنفيذ التنبؤات.
نموذج تعلم آلي مدرب
ملف النموذج المدرب والجاهز للاستخدام على بيانات جديدة ضمن نفس الخصائص المتفق عليها.
واجهة Streamlit
واجهة ويب عملية لتجربة النموذج وإدخال القيم والحصول على نتيجة التنبؤ.
ملفات التشغيل والتعليمات
ملف requirements.txt وتعليمات تشغيل المشروع محليًا بطريقة واضحة.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
طلب الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
