Projeto de ciência e análise de dados para reduzir os cancelamentos de clientes.
Desafio:
Uma empresa com mais de 800.000 clientes percebeu recentemente que a maior parte de sua base total de clientes está inativa, o que significa que já cancelou seu serviço.
Para melhorar seus resultados, quer entender os principais motivos desses cancelamentos e as ações mais eficientes para reduzir esse número.
Para resolver o problema da empresa, realizei uma análise exploratória e visual para obter diversos insights através de análises preditivas. Também criei um modelo de IA para prever cancelamentos futuros e ajudar a empresa a tomar as decisões mais precisas.
Para este trabalho, utilizei Python e as principais bibliotecas para análise de dados e ciência, com VS Code e Jupyter Notebook.
Também desenvolvi um Dashboard para este projeto usando a biblioteca Streamlit. Para testar a página Prever Novos Dados do Dashboard, baixe o arquivo novos_cancelamentos.csv que está na Pasta Dashboard.
Software e equipamentos utilizados para desenvolvimento: Python 3.12.8 - Bibliotecas (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn)
Sistema operacional: Windows 11 Home Single Language.
Computador: HP 256 G9 - Intel Core i3.
Análise de Dados e Aprendizado de Máquina
© 2025 - por Robson Silva - Programador Python e Analista de Dados.