Cientista de dados

Projeto Churn Teleco


Projeto de Cientista de Dados: Análise Preditiva para Retenção de Clientes em uma Empresa de Telecomunicações

Objetivo:
Desenvolver um modelo preditivo utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões e prever a probabilidade de churn (cancelamento) de clientes em uma empresa de telecomunicações.

Etapas:

Entendimento do Problema:

Analisar dados históricos de clientes, contratos e serviços.
Identificar variáveis relevantes para o churn, como tempo de contrato, satisfação do cliente, uso de serviços adicionais, entre outros.
Coleta e Limpeza de Dados:

Coletar dados relevantes de diferentes fontes, incluindo registros de clientes e interações.
Realizar limpeza e pré-processamento para lidar com dados ausentes e inconsistentes.
Análise Exploratória de Dados (EDA):

Visualizar distribuições, correlações e padrões nos dados.
Identificar insights que possam orientar a construção do modelo.
Engenharia de Recursos:

Criar novas variáveis ou transformar existentes para melhorar a eficácia do modelo.
Utilizar técnicas como codificação one-hot para variáveis categóricas.
Modelagem Preditiva:

Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste.
Experimentar algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest, Regressão Logística e Redes Neurais.
Ajustar hiperparâmetros para otimizar o desempenho do modelo.
Avaliação do Modelo:

Avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas como precisão, recall e área sob a curva ROC.
Realizar validação cruzada para garantir robustez.
Implementação e Monitoramento:

Implementar o modelo em ambiente de produção.
Estabelecer um sistema de monitoramento contínuo para acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo.
Comunicação de Resultados:

Preparar relatórios e apresentações para comunicar insights e recomendações aos stakeholders.
Destacar a eficácia do modelo na previsão de churn e fornecer insights para ações de retenção de clientes.
Benefícios Esperados:
Espera-se que o modelo contribua para a redução do churn, permitindo à empresa antecipar problemas e implementar estratégias proativas de retenção, resultando em maior satisfação do cliente e melhor desempenho financeiro.