Vou construir um painel interativo de análise de dados em python
Desenvolvedor Python para automação de análise de dados e web scraping
Sobre este Serviço
O churn de clientes é caro, mas seus dados podem revelar onde os esforços de retenção fazem mais diferença.
Vou transformar seus dados de clientes em um painel de retenção interativo que ajuda a identificar segmentos de alto risco, entender padrões de churn e priorizar ações.
Seu painel pode incluir:
- KPIs de churn e retenção
- Segmentação de clientes e filtros
- Análise de risco de permanência e contrato
- Principais motivos de churn e razões reportadas
- Segmentos prioritários e exposição financeira
- Relatórios CSV e Excel filtrados
- Insights acionáveis para executivos
Construído com Python, Pandas, Streamlit, Plotly e openpyxl para uma solução limpa e fácil de manter.
Demo ao vivo: https://nisa-retention-intelligence.streamlit.app/
GitHub: https://github.com/niisa0/customer-retention-intelligence
Por favor, entre em contato antes de fazer o pedido se você tiver vários arquivos, necessidades extensas de limpeza ou requisitos personalizados.
Especialidade:
Business Insights
•
Tendências
•
Churn e Retenção
Tecnologia:
Excel
•
Outros
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais formatos de arquivo você pode trabalhar?
Posso trabalhar com arquivos CSV e Excel. Se seus dados estiverem em outro formato ou fonte, por favor, entre em contato antes de fazer o pedido para que eu possa revisar.
Você limpa os dados antes de montar o dashboard?
Sim. Posso lidar com problemas comuns de qualidade de dados, como valores ausentes, formatos inconsistentes, duplicatas e tipos de dados incorretos antes da análise.
Você consegue personalizar o painel para o meu negócio?
Sim. Os KPIs, gráficos, filtros e análises serão escolhidos de acordo com seu conjunto de dados, objetivos e perguntas de negócio.
O que você precisa de mim para começar?
Por favor, forneça seu conjunto de dados, as principais perguntas que deseja responder, os KPIs que quer acompanhar (se conhecidos) e quaisquer preferências ou exemplos de painel que tenha.

