O que você irá construir
- Um modelo de Machine Learning para previsão de churn
- Um pipeline completo de preparação e transformação de dados
- Um modelo treinado utilizando Scikit-learn
- Uma aplicação interativa em Streamlit para prever churn de clientes
Cursos relacionados
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Descrição
Empresas que trabalham com serviços por assinatura enfrentam um grande desafio: identificar quais clientes estão prestes a cancelar seus contratos. A capacidade de prever churn permite que as empresas adotem estratégias de retenção antes que o cancelamento aconteça.
Neste projeto prático você atuará como um cientista de dados responsável por desenvolver um modelo de Machine Learning capaz de prever a probabilidade de churn de clientes. Utilizando um dataset realista, você irá explorar os dados, preparar variáveis, criar novos atributos e treinar um modelo de classificação.
Durante o projeto você aplicará técnicas utilizadas em projetos reais de ciência de dados, incluindo análise exploratória de dados, engenharia de atributos, codificação de variáveis categóricas, normalização de dados e treinamento de modelos de Machine Learning.
O projeto é desenvolvido utilizando ferramentas amplamente utilizadas na área de Data Science, incluindo Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn e Streamlit. Após o treinamento do modelo, você também irá construir uma aplicação interativa que permite estimar a probabilidade de churn de clientes com base em suas características.
A aplicação recebe informações como tipo de contrato, serviços contratados, tempo de relacionamento com a empresa e valores pagos mensalmente, e retorna a probabilidade de cancelamento do cliente.
Esse tipo de solução é amplamente utilizado por empresas de telecomunicações, SaaS, bancos e empresas de serviços por assinatura para identificar clientes em risco e direcionar estratégias de retenção.
Resultado final
- Um modelo treinado para previsão de churn
- Um pipeline completo de preparação e transformação de dados
- Um notebook com todo o fluxo de Machine Learning
- Uma aplicação interativa em Streamlit para realizar previsões de churn.