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Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 12/2023
Apprenez à utiliser Python pour analyser le taux de désabonnement des clients et créer un modèle permettant de le prédire.
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Description du cours

L’attrition (ou churn) survient lorsqu’un client cesse de faire affaire avec une entreprise ou met fin à sa relation avec elle. C’est un problème courant dans de nombreux secteurs, des télécommunications à la télévision par câble en passant par le SaaS. Une entreprise capable de prédire l’attrition peut agir de manière proactive pour fidéliser les clients à forte valeur et prendre une longueur d’avance sur la concurrence. Ce cours vous propose une feuille de route pour créer vos propres modèles d’attrition client. Vous apprendrez à explorer et visualiser vos données, à les préparer pour le Machine Learning, à faire des prédictions et à communiquer des insights clés et actionnables aux parties prenantes. À la fin du cours, vous serez à l’aise avec la bibliothèque pandas pour l’analyse des données et scikit-learn pour le Machine Learning.

Prérequis

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.
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3

Churn Prediction

4

Model Tuning

Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python
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