Trabalho desenvolvido utilizando a metodologia OSEMN, que consiste em um conjunto de etapas recomendadas para solucionar problemas relacionados à ciência de dados.
O processo OSEMN é composto por cinco momentos bem definidos: Obtain (obter os dados necessários), Scrub (limpar e preparar os dados), Explore (explorar os dados), Model (criar e treinar modelos) e iNterpret (interpretar os resultados obtidos). Essa metodologia é aplicada para desenvolver soluções eficientes em projetos de ciência de dados.
Nesse projeto vamos analisar o dataset Telco Customer Churn
Churn, ou taxa de cancelamento, é a medida da quantidade de clientes que deixam de utilizar um produto ou serviço em um período de tempo. É uma métrica usada para avaliar a fidelidade dos clientes e a saúde do negócio.
Uma alta taxa de churn indica problemas como insatisfação dos clientes, concorrência acirrada ou falhas na oferta do produto. As empresas buscam reduzir o churn investindo em estratégias de retenção de clientes e melhorando a experiência do usuário.
A análise do dataset pode ser encontrada em telco_customer_churn.ipynb
pip install -r requirements.txtpip install streamlitstreamlit run app.py
