🔥 چالش ۳۰ روزه Python for AI #Day22 🚨 مأموریت جدید: مشتری‌ها در حال رفتن هستند! یک شرکت اشتراکی متوجه شده تعداد زیادی از مشتریانش بدون هشدار قبلی سرویس را ترک می‌کنند. مدیر شرکت از تیم هوش مصنوعی کمک خواسته است: «آیا می‌توانیم قبل از رفتن مشتری، آن را پیش‌بینی کنیم؟» از امروز وارد سومین پروژه واقعی چالش می‌شویم: 🤖 Customer Churn Prediction هدف نهایی پروژه این است که یک سیستم هوشمند بسازیم که مشتریان در معرض ریزش را شناسایی کند. اما قبل از ساخت مدل، باید دیتاست را برای Machine Learning آماده کنیم. 📂 فایل مأموریت: customer_churn.csv اطلاعات هر مشتری: 🔹

Customer_ID

— شناسه مشتری 🔹

Age

— سن 🔹

Usage

— میزان استفاده از سرویس 🔹

Contract

— نوع قرارداد 🔹

MonthlyCharge

— هزینه ماهانه 🔹

SupportCalls

— تعداد تماس با پشتیبانی 🔹

Churn

— وضعیت ریزش مشتری معنی ستون

Churn

: 🟢

0

= مشتری باقی مانده است 🔴

1

= مشتری سرویس را ترک کرده است 🎯 مأموریت امروز: ساخت ML Data Pipeline برنامه شما باید: ✅ دیتاست را با Pandas بخواند. ✅ تعداد مشتریان و ستون‌ها را نمایش دهد. ✅ داده‌های گمشده و تکراری را شناسایی کند. ✅ تعداد مشتریان باقی‌مانده و ریزش‌کرده را محاسبه کند. ✅ نرخ ریزش مشتریان را به‌صورت درصد نمایش دهد. ✅ ستون‌های ورودی مدل یا

Features

را مشخص کند. ✅ ستون هدف یا

Target

را جدا کند. ✅ داده‌ها را به دو بخش تقسیم کند: 🧠

80% Training Data

🧪

20% Testing Data

برای تقسیم داده‌ها از

train_test_split

استفاده کنید. 📋 خروجی پیشنهادی:

========== CHURN ALERT SYSTEM ==========

Total Customers: 5000
Active Customers: 3870
Churned Customers: 1130
Churn Rate: 22.6%

Features: 5
Target: Churn

Training Samples: 4000
Testing Samples: 1000

Data is ready for Machine Learning! 🚀

🔥 Bonus Mission تحقیق کنید مشتریان ریزش‌کرده چه تفاوتی با مشتریان باقی‌مانده دارند: 🔍 آیا میزان استفاده آن‌ها کمتر است؟ 💰 آیا هزینه ماهانه بیشتری پرداخت می‌کنند؟ ☎️ آیا تماس بیشتری با پشتیبانی داشته‌اند؟ 📄 آیا نوع قرارداد روی ریزش تأثیر دارد؟ حداقل دو Insight مهم از داده‌ها استخراج کنید. 📊 نمودار پیشنهادی: تعداد مشتریان فعال و ریزش‌کرده را با یک نمودار مقایسه کنید. ⚠️ نکته مهم: امروز هنوز مدل نمی‌سازیم. امروز داده‌ها را برای آموزش اولین مدل Machine Learning در روز ۲۳ آماده می‌کنیم. آیا فردا می‌توانید قبل از رفتن مشتری، او را شناسایی کنید؟ 👀 🔥 ورود به چالش: @learnpythonicy #Python #MachineLearning #CustomerChurn #DataScience #AIChallenge #PythonForAI #Day22