في هذا المشروع، قمت بتنظيف البيانات باستخدام Power Query (إزالة البيانات المكررة والفارغة) وتحليلها باستخدام Power BI لتقديم رؤية واضحة للعميل.
الهدف هو تحليل سلوك العملاء لفهم أسباب معدل فقدان العملاء (Churn Rate) الذي بلغ 27% الشهر الماضي، حيث غادر 1869 عميلًا من أصل 7043.

أبرز النتائج:
تحليل أساسي:
العملاء بعقود شهرية واشتراكات قصيرة أكثر عرضة للمغادرة.
العملاء بدون شركاء أو معالين لديهم احتمالية أعلى لفقدانهم.
الإنترنت بالألياف الضوئية يؤثر سلبًا على الرضا مقارنة بالخدمات الأخرى.
غياب خدمات الدعم (تقني، نسخ احتياطي، أمان) يزيد معدل الفقدان.

بيانات ديموغرافية:
لا تأثير كبير للجنس، وكبار السن أقل عرضة للمغادرة.

وسائل الدفع:
الشيك الإلكتروني الأكثر شيوعًا بين العملاء الذين تركوا الخدمة.
يهدف التحليل إلى تحديد العوامل المؤثرة على فقدان العملاء، ما يساعد الشركة على تحسين استراتيجيات الاحتفاظ وتقليل المعدل.