Investigação dos clientes mais propensos a deixarem determinado Banco

Aluno

Matrícula	Nome
17/0033112	Eugênio Sales Siqueira

Descrição do projeto

• Tipo do problema: Ordenação de Probabilidade

• Um banco quer investigar o motivo da perda de alguns clientes e ter uma predição dos clientes atuais. Para isso, separou um dataset com 10000 mil amostras dos últimos 6 meses com clientes que deixaram e que ainda são clientes do Banco.

• Missão: Com uma função de ativação sigmoid no último layer de uma ann, será retornado a probabilidade dos clientes atuais deixarem o banco e depois, uma tabela com os clientes remanescentes mais propensos a deixarem o banco serão usadas para visualização.

Guia de instalação

Execute com virtualenv

• Crie um arquivo virtualenv: virtualenv -p python3 env
• Ative com: source env/bin/activate
• Instale os requirimentos: pip install -r requirements.txt
• Execute o servidor com: python3 app.py
• Acesse: localhost:5000 no browser

Execute com Docker

• Baixe o docker-compose: sudo apt install docker-compose
• Execute: sudo docker-compose up --build
• Acesse: localhost:5000 no browser

Capturas de tela

Conclusões

O quick sort é um algoritmo eficiente tendo em vista a quantidade de dados a serem ordenados.

Referências

• Quick Sort Wiki