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Curso

Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 12/2023
Aprende a utilizar Python para analizar la pérdida de clientes y crear un modelo para predecirla.
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Descripción del curso

El churn ocurre cuando un cliente deja de hacer negocios o finaliza su relación con una empresa. Es un problema común en muchos sectores, desde las telecomunicaciones hasta la TV por cable y el SaaS. Una empresa que puede predecir el churn puede actuar de forma proactiva para retener a clientes valiosos y adelantarse a la competencia. Este curso te dará una hoja de ruta para crear tus propios modelos de churn de clientes. Aprenderás a explorar y visualizar tus datos, prepararlos para el modelado, hacer predicciones con Machine Learning y comunicar conclusiones clave y accionables a las partes interesadas. Al finalizar, te sentirás cómodo usando la librería pandas para análisis de datos y scikit-learn para Machine Learning.

Requisitos previos

Data Manipulation with pandas
1

Exploratory Data Analysis

Begin exploring the Telco Churn Dataset using pandas to compute summary statistics and Seaborn to create attractive visualizations.
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2

Preprocessing for Churn Modeling

Having explored your data, it's now time to preprocess it and get it ready for machine learning. Learn the why, what, and how of preprocessing, including feature selection and feature engineering.
Iniciar Capítulo
3

Churn Prediction

4

Model Tuning

Marketing Analytics: Predicción de churn de clientes en Python
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