پیش‌بینی ریزش مشتریان (Churn Prediction) با یادگیری ماشین — دیتاست و کد

✍️ معرفی کوتاه
این پروژه تخصصی، فرآیند پیش‌بینی ترک مشتریان با استفاده از یادگیری ماشین را با دیتاست واقع‌گرایانه و کد کامل پایتون شرح می‌دهد. منبعی ضروری برای تحلیلگران داده، دانشجویان و متخصصان هوش مصنوعی.

🔍 آشنایی با دغدغه مخاطب / توضیح زمینه‌ای
در دنیای رقابتی امروز، حفظ مشتریان از جذب آن‌ها هم مهم‌تر است. بسیاری از شرکت‌ها پس از اینکه مشتری ترک می‌کند، متوجه این موضوع می‌شوند. این تأخیر، هزینه‌های بالایی به سازمان تحمیل می‌کند.

این واقعیت، دغدغه عمیقی برای گروه‌های زیر ایجاد می‌کند:
- تحلیلگران داده، دانشجویان هوش مصنوعی و متخصصان ML که به دنبال پروژه‌های عملی برای دروس یادگیری ماشین و داده‌کاوی هستند.
- مدیران بازاریابی، تیم‌های CRM و استراتژیست‌های تجارت که به دنبال راهکاری هوشمند برای کاهش ریزش مشتریان هستند.
- توسعه‌دهندگان فریلنسر و شرکت‌های فناوری که به دنبال نمونه‌های عملی برای ساخت سیستم‌های پیش‌بینی رفتار مشتری هستند.
- مربیان و اساتید دانشگاه که به دنبال محتوای آموزشی به‌روز و کاربردی برای تدریس یا کارگاه‌های آموزشی هستند.

بسیاری از منابع موجود یا فقط به تئوری می‌پردازند یا فاقد دیتاست واقعی، کد کامل و تحلیل عملی هستند. این محصول دقیقاً به این نیازها پاسخ می‌دهد: یک پروژه کامل، بدون کپی و با تمرکز بر پیاده‌سازی واقعی، ارزیابی مدل و ارائه راهکارهای عملیاتی.

🎯 متن اطلاع‌رسانی بسیار مهم

معرفی جامعه و مخاطبین هدف
این فایل به طور خاص برای گروه‌های زیر طراحی شده است:

- تحلیلگران داده، دانشجویان هوش مصنوعی و متخصصان ML که به دنبال پروژه‌ای جامع برای دروس یادگیری ماشین، داده‌کاوی و علم داده هستند.
- مدیران بازاریابی، تیم‌های CRM و استراتژیست‌های تجارت که به دنبال الگویی عملی برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی ریزش مشتریان هستند.
- توسعه‌دهندگان فریلنسر، شرکت‌های فناوری و استارتاپ‌ها که به دنبال راه‌حلی عملی برای بهبود وفاداری مشتریان هستند.
- مربیان، اساتید دانشگاه و مدرسین آموزشگاه‌های فنی که به دنبال محتوای آموزشی به‌روز و کاربردی برای تدریس یا کارگاه‌های آموزشی هستند.

این محصول تنها یک فایل کد ساده نیست، بلکه یک سیستم تحلیلی کامل است که می‌تواند به عنوان پروژه دانشگاهی، پایه‌ای برای توسعه نرم‌افزارهای هوشمند یا سیستم اجرایی در شرکت‌ها استفاده شود.

📂 محتوای فایل دقیقاً چگونه است؟
این فایل شامل یک پروژه کامل و مرحله‌به‌مرحله از پیش‌بینی ریزش مشتریان با استفاده از یادگیری ماشین است که با دقت و بر اساس آخرین روش‌های علم داده تهیه شده است. ساختار محتوا به گونه‌ای است که خواننده را از مفاهیم پایه به سمت اجرای عملی و تفسیر تجاری هدایت می‌کند.

- اهمیت پیش‌بینی ریزش مشتریان در صنایع مختلف
- معرفی دیتاست واقع‌گرایانه:
- دیتاست شبیه‌سازی‌شده از یک شرکت مخابراتی (10,000 مشتری)
- 21 ویژگی (از جمله tenure، قرارداد، هزینه ماهانه، خدمات اضافه)
- هدف: پیش‌بینی ستون `Churn` (بله/خیر)
- مراحل پیاده‌سازی مدل:
- بارگذاری داده با Pandas
- پیش‌پردازش و کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
- تحلیل اکتشافی داده (EDA) و ترسیم نمودارها
- تقسیم داده به آموزش و آزمایش
- آموزش چهار مدل: Logistic Regression، Random Forest، XGBoost، SVM
- ارزیابی مدل با معیارهای Accuracy، F1-Score، AUC و Confusion Matrix
- نتایج و تحلیل عملکرد مدل‌ها:
- XGBoost به عنوان بهترین مدل انتخاب شد (دقت 82.1%)
- تحلیل اهمیت ویژگی‌ها: tenure، MonthlyCharges، Contract
- راهکارهای عملی بر اساس نتایج مدل:
- هدف‌گیری مشتریان پرخطر با تخفیف و تمدید قرارداد
- تشویق به استفاده از خدمات ارزش‌افزوده
- چالش‌های پروژه و راهکارها:
- عدم تعادل کلاس‌ها → استفاده از SMOTE
- داده‌های گم‌شده → جایگزینی هوشمند
- جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

تمامی این بخش‌ها به صورت کاملاً اصیل، بدون کپی و با استفاده از تحلیل عمیق و زبانی فنی-کاربردی تولید شده‌اند. محتوا بر اساس دانش روز و با تأکید بر اجرای واقعی در محیط‌های ایرانی تنظیم شده است.

🧩 راهنمای استفاده از فایل یا محصول
این فایل به گونه‌ای طراحی شده که برای هر سطح از کاربر قابل استفاده باشد:

- برای دانشجویان و تحلیلگران داده: می‌توانید از این پروژه به عنوان الگو برای تهیه پروژه درسی، پایان‌نامه کارشناسی یا آماده‌سازی برای کارآموزی استفاده کنید.
- برای مدیران و تیم‌های بازاریابی: این فایل می‌تواند به عنوان مبنایی برای طراحی استراتژی‌های حفظ مشتری و کاهش ریزش استفاده شود.
- برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌های فناوری: این سورس می‌تواند به عنوان پایه‌ای برای ساخت سیستم‌های هوشمند CRM استفاده شود.
- برای ارائه در جلسات تخصصی: با تبدیل بخش‌های کلیدی به اسلاید پاورپوینت، می‌توانید از این فایل در جلسات تیمی یا ارائه به مدیریت استفاده کنید.
- برای شخصی‌سازی و توسعه: می‌توانید دیتاست را جایگزین کنید، مدل را بهبود بخشید و به نام خود ارائه دهید.

فایل با رعایت کامل الزامات فنی (استفاده از نقطه فارسی، ویرگول فارسی، عدم استفاده از لیست‌های خودکار و عناوین بولد در خطوط جداگانه) تهیه شده و بدون هیچ مشکلی در محیط‌های آموزشی و اداری قابل استفاده است.

✨ ویژگی‌های منحصربه‌فرد و مزیت رقابتی
چه چیزی این فایل را از دیگر محتواهای موجود متمایز می‌کند؟

✅ محتوای کاملاً اصیل و بدون کپی: این پروژه با استفاده از دانش تخصصی و تحلیل عمیق، به صورت کاملاً منحصربه‌فرد تولید شده است. هیچ بخشی از آن از وبسایت‌ها یا منابع دیگر کپی نشده است.
✅ سبک نگارش فنی و در عین حال قابل فهم: مطالب به گونه‌ای ارائه شده‌اند که هم دانشجوی ترم اول بتواند متوجه شود و هم متخصص بتواند از عمق تحلیل‌ها راضی باشد.
✅ رعایت دقیق الزامات فنی Word: استفاده از علائم نگارشی فارسی، عدم استفاده از لیست‌های خودکار و عناوین بولد در خطوط جداگانه، باعث می‌شود فایل بدون مشکل در محیط‌های آموزشی و اداری استفاده شود.
✅ شامل دیتاست واقع‌گرایانه، کد کامل و تحلیل عملی: برخلاف بسیاری از منابع، این فایل دارای دیتاست CSV، کد پایتون، گزارش EDA و تحلیل تجاری است.
✅ به‌روز بودن اطلاعات: از آخرین نسخه‌های کتابخانه‌های Python (Pandas، Scikit-learn، XGBoost) استفاده شده است.
✅ مناسب برای استفاده در پروژه‌های جامع: با توجه به ساختار منظم و عمق محتوا، این فایل می‌تواند بخشی از یک پروژه بزرگتر در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده باشد.

این پروژه تنها یک خلاصه‌ی اینترنتی نیست، بلکه یک ابزار تحلیلی و عملی قدرتمند برای درک واقعی از پیش‌بینی ریزش مشتریان است.

📥 نوع فایل دانلودی
فایل این محصول به دو فرمت ارائه می‌شود:
- فایل Word با پسوند .docx (قابل ویرایش، بدون مشکل فونت و با رعایت کامل استانداردهای نگارش فارسی)
- فایل PDF (برای اشتراک‌گذاری سریع، چاپ و ارائه بدون نیاز به ویرایش)

همچنین، پوشه جداگانه‌ای شامل دیتاست (CSV)، کد کامل پایتون (IPYNB و PY)، و گزارش EDA با نمودارهای ترسیم‌شده به صورت فایل فشرده (ZIP) ارائه می‌شود.

توجه: تمامی مطالب و متن پیش روی شما توسط هوش مصنوعی طراحی گردیده و ممکن است دارای خطا باشد.

قیمت: 25,000 تومان پرداخت و دانلود

#نسخه_الکترونیکی_کمک_در_کاهش_تولید_کاغذ_است. #اگر_مالک_یا_ناشر_فایل_هستید، با ثبت نام در سایت محصول را به سبدکاربری خود منتقل و درآمدفروش آن را دریافت نمایید.