منصوبے کے بارے میں

# saas-churn-prediction یہ پروجیکٹ سافٹ ویئر بطور سروس (SaaS) کاروباروں میں کسٹمر چرن کی پیش گوئی کرنے کے لیے ایک آسان استعمال ہونے والا ٹول فراہم کرتا ہے۔ یہ قابلِ تشریح مشین لرننگ ماڈلز، فیچر انجینئرنگ، اور ایک صارف دوست Streamlit ڈیش بورڈ کو یکجا کرتا ہے تاکہ کاروبار صارفین کو سمجھ سکیں اور برقرار رکھ سکیں۔ ## خصوصیات - **قابلِ تشریح مشین لرننگ**: ماڈل کی پیش گوئیوں کے پیچھے کی وجوہات کو سمجھیں۔ - **فیچر انجینئرنگ**: ماڈل کی کارکردگی بہتر بنانے کے لیے خودکار ڈیٹا پری پروسیسنگ۔ - **Streamlit ڈیش بورڈ**: کسٹمر کی پیش گوئیوں اور تجزیات کو آسانی سے دیکھیں۔ - **XGBoost سپورٹ**: بہتر چرن پیش گوئی کے لیے جدید الگورتھم استعمال کریں۔ - **REST API**: پیش گوئیوں کو دیگر سافٹ ویئر سسٹمز میں ضم کریں۔ ## سسٹم کی ضروریات - **آپریٹنگ سسٹم**: Windows، macOS، یا Linux - **Python ورژن**: Python 3.7 یا اس سے نیا - **RAM**: کم از کم 4 GB - **پروسیسر**: کم از کم ڈوئل کور - **انٹرنیٹ کنکشن**: پیکیجز ڈاؤن لوڈ کرنے کے لیے درکار ہے ## شروع کرنا 1. **ایپلیکیشن ڈاؤن لوڈ کریں**: تازہ ترین ورژن حاصل کرنے کے لیے ریلیز پیج پر جائیں یا فراہم کردہ ڈاؤن لوڈ لنک استعمال کریں۔ 2. **فائلیں نکالیں**: اگر ZIP کے طور پر ڈاؤن لوڈ کیا گیا ہو تو کسی فولڈر میں نکالیں۔ 3. **ایپلیکیشن چلائیں**: مرکزی ایپلیکیشن فائل تلاش کریں اور چلائیں۔ ## استعمال کیسے کریں 1. **ڈیش بورڈ کھولیں**: Streamlit ڈیش بورڈ آپ کے ویب براؤزر میں کھلتا ہے۔ 2. **اپنا ڈیٹا اپ لوڈ کریں**: `CustomerID`، `Usage`، اور `Churned` جیسے کالمز والی CSV فائل اپ لوڈ کریں۔ 3. **پیش گوئیاں دریافت کریں**: چرن عوامل کے بارے میں پیش گوئیاں اور بصیرتیں دیکھیں۔ 4. **ڈیٹا پر مبنی فیصلے کریں**: برقرار رکھنے کی کوششوں کے لیے حکمت عملی بنانے کے لیے بصیرتیں استعمال کریں۔ ## عمومی سوالات - **ڈیٹا فارمیٹ**: مناسب ہیڈرز کے ساتھ CSV۔ - **انٹیگریشن**: دیگر سسٹمز کے لیے REST API دستیاب ہے۔ - **سپورٹ**: مدد کے لیے GitHub پر ایشو کھولیں۔ - **مینوئل**: ڈیش بورڈ اور ریپوزٹری وکی میں مدد سیکشن۔ ## رابطہ اور سپورٹ سوالات یا مدد کے لیے، GitHub ایشوز سیکشن استعمال کریں۔ تعاون اور رائے کا خیرمقدم ہے۔