Relatório de Análise Preditiva - Previsão da Taxa de Churn

A taxa de churn, ou rotatividade de clientes, é um indicador fundamental para empresas de serviços, representando a porcentagem de clientes que deixam de utilizar os serviços oferecidos em um determinado período de tempo. Entender e prever a taxa de churn é essencial para as empresas, pois permite identificar clientes em risco de abandono e implementar estratégias eficazes de retenção.

Neste relatório, apresentamos os resultados da análise preditiva realizada para prever a taxa de churn de clientes de uma plataforma de ensino, utilizando regressão logística. Para iniciar, realizamos um processo detalhado de pré-processamento dos dados. Isso envolveu a remoção de valores ausentes, a codificação de variáveis categóricas, a normalização de dados numéricos e a divisão do conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste.

O modelo de regressão logística foi escolhido devido à sua capacidade de lidar eficazmente com variáveis categóricas e binárias, comuns em conjuntos de dados de churn. Após a implementação do modelo, avaliamos sua acurácia, que alcançou 77%.

Este resultado sugere que o modelo é capaz de classificar corretamente aproximadamente 77% dos clientes como propensos ou não propensos ao churn, com base nas variáveis fornecidas. Embora a acurácia seja uma métrica importante, é essencial considerar outras métricas de desempenho, como precisão, recall e F1-score, para uma compreensão mais completa do desempenho do modelo.

Para acessar o código-fonte e detalhes adicionais sobre a análise, o script utilizado está disponível no meu repositório GitHub: CHURN.

A análise preditiva oferece às empresas uma vantagem competitiva ao antecipar o comportamento do cliente e tomar medidas proativas para manter a satisfação do cliente e a fidelidade à marca.