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Vou construir um modelo de previsão de churn de clientes em python
Cientista de dados
Cientista de dados | Especialista em IA, Deep Learning e Visão Computacional
Transformo dados brutos em soluções inteligentes e aplicáveis ao mundo real.
Sou especialista em modelos de IA e sistemas...
Sobre este Serviço
Vou criar um sistema completo de previsão de churn de clientes usando machine learning e Python. O modelo analisa o comportamento do cliente e prevê quem provavelmente vai abandonar seu negócio, ajudando você a agir antes que seja tarde demais.
Usando Scikit-learn, Pandas e Streamlit, entrego uma solução limpa, pronta para produção, com um painel interativo, relatórios de desempenho do modelo e código fonte bem documentado.
Perfeito para startups, empresas de telecomunicações, negócios SaaS e qualquer pessoa que queira reduzir a perda de clientes usando o poder dos dados.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido, vamos discutir seus dados e objetivos!
Linguagem de programação:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
JAVA
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
IA de Visão Computacional da Microsoft
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Excel
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: Quais dados preciso fornecer?
Um conjunto de dados estruturado com detalhes do cliente, como tempo de contrato, tipo de contrato, cobranças mensais e serviços utilizados. Formato CSV ou Excel funciona perfeitamente. Não se preocupe se seus dados estiverem desorganizados — eu cuido de toda limpeza e pré-processamento para você.
Q2: Que tipo de negócios podem usar isso?
Qualquer negócio que tenha clientes! Funciona perfeitamente para empresas de telecomunicações, plataformas SaaS, bancos, seguradoras, lojas de e-commerce e serviços por assinatura.
Q3: Quão preciso será o modelo?
A precisão depende da qualidade e do tamanho dos seus dados. Eu treino e comparo vários modelos automaticamente e escolho o melhor. Você receberá um relatório completo de desempenho com precisão, pontuação ROC-AUC e matriz de confusão.
