لوحة تحكم ذكية للتنبؤ برضا عملاء شركات الطيران باستخدام Machine Learning

هل تبحث عن حل تقني دقيق لفهم وتحليل تجربة عملائك؟ يسعدني أن أقدم لكِ مشروعي الخاص المتمثل في "لوحة تحكم ذكية للتنبؤ برضا المسافرين" (AI Airline Satisfaction Predictor). يهدف هذا المشروع إلى مساعدة شركات الطيران على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات لتحسين الخدمات، وذلك من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بمستوى رضا المسافر بناءً على مجموعة متنوعة من المعطيات المتعلقة بالرحلة. ما يميز هذا المشروع: نموذج تنبؤي دقيق: تم بناء وتدريب النموذج باستخدام XGBoost Classifier، وهو أحد أقوى الخوارزميات في تصنيف البيانات، مما يضمن دقة عالية في النتائج. لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard): صممتُ الواجهة باستخدام Streamlit لتقديم تجربة مستخدم سلسة واحترافية. تحليل شامل للبيانات: اللوحة توفر تحليلات مرئية فورية (باستخدام Plotly) لتوضيح مدى تأثير عوامل الرحلة (مثل: جودة الواي فاي، راحة المقاعد، مستوى الخدمة، وتأخير الرحلة) على رضا العميل. مؤشر ثقة (Confidence Analysis): يوفر التطبيق عداداً (Gauge Chart) يوضح نسبة ثقة النموذج في كل تنبؤ، مما يعزز من مصداقية النتائج. الاحترافية في التجهيز: تم تصدير النموذج باستخدام Joblib لضمان سرعة الأداء وسهولة التكامل، مع تجهيز كافة ملفات العمل (Label Encoding, Model Columns) للعمل بكفاءة. التقنيات والأدوات المستخدمة: لغة البرمجة: Python. تعلم الآلة: Scikit-Learn, XGBoost. تطوير الويب: Streamlit. التمثيل المرئي للبيانات: Plotly, Seaborn, Matplotlib. معالجة البيانات: Pandas, Numpy. هذا المشروع يمثل حلّاً عملياً للشركات التي تسعى لتحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية. أنا على أتم الاستعداد لتنفيذ مشاريع مشابهة تتطلب دقة في تحليل البيانات وقدرة على عرضها بصورة جذابة ومفيدة.