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rairaval/ML-Churn-Clients

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Machine Learning

¿Qué es machine learning?

Rama de la inteligencia artificial que trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos.

¿Qué importancia tiene?

Podemos aprovechar los datos que hay en las compañías para analizarla y realizar cosas como:

  • Hacer predicciones: ¿qué clientes se cambiarán de compañía?
  • Buscar patrones interesantes: ¿qué productos compran juntos habitualmente mis clientes?
  • Buscar grupos en los datos: ¿qué segmentos de clientes tengo?

Procesamientos de este tipo junto con la realización de informes claros, tiene por objetivo dotar de mayor información a los tomadores de decisión.

Un modelo se trata de algoritmos utilizados para generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio.

  • Utilizan datos de entrada para entrenarse.
  • Un modelo es una abstracción de los datos que se han utilizado.
  • Un caso particular es la memorización completa de los datos.
MODELO DATOS
ENTRENAMIENTO
DATOS
VALIDACIÓN PREDICCIÓN

Existen al menos 3 tipos de aprendizajes:

Supervisado: Se genera un modelo predictivo en base a datos de entrada/salida. Tenemos datos previamente etiquetados/clasificados (conocimiento a priori). Ejemplo: Arboles de decision y regresiones logisticas.

No supervisado: Ajusto un modelo en base unicamente a los datos de entrada. Ejemplo: Clustering.

Por Esfuerzo: Basados en accion/recompensa. Ejemplo: Procesos Markov.

En este código:

El modelo Churn hace referencia a: La tasa de cancelación o abandono habitualmente utilizado en el ámbito de clientes (en inglés churn rate o attrition rate) en este ámbito es un término empresarial que hace referencia a la migración, rotación o cancelación de clientes. En otras palabras, desifrar del listado de nuestros clientes cuales son los mas propensos a abandonar la empresa y establecer medidas especificas para evitar que esto ocurra, por ejemplo: realizar ofertas o llamarles. El código esta desarrollado en python, utilice jubyter para su realización.

Nota al pie

Para realizar este modelo utilice la herramienta herramienta "Jupyter" a través de "Notebooks", que permiten una fácil visualización y flexibilidad a la hora de hacer exploración de datos y modelos de manera ágil.

Pueden descargarse el informe en formato PDF para que observen el trabajo final.

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