Challenge || Data Science
Bem-vindo ao repositório do meu projeto de análise de Churn em uma startup! Aqui, compartilho os detalhes do meu trabalho, que se concentrou na limpeza, tratamento e análise de dados para entender o Churn em uma empresa iniciante.
O Churn, ou a taxa de evasão de clientes, é um indicador crítico para qualquer negócio, especialmente para startups. Este projeto foi concebido com o objetivo de analisar e compreender os padrões de Churn em uma startup, utilizando técnicas avançadas de manipulação de dados.
Python: A linguagem principal do projeto, fornecendo a flexibilidade e poder necessários para manipulação e análise de dados.
Numpy: Essencial para operações matemáticas e manipulação eficiente de arrays, foi fundamental para lidar com grandes conjuntos de dados.
Pandas: Uma poderosa biblioteca para manipulação de dados, permitindo a limpeza, seleção e análise de forma eficiente. Utilizei Pandas para transformar dados brutos em insights valiosos.
Limpeza e Tratamento de Dados: Identificação e remoção de dados ausentes. Tratamento de valores atípicos para garantir a integridade dos resultados. Normalização e padronização de dados para facilitar a análise.
Agrupamento e Seleção de Dados: Agrupamento de dados com base em diferentes critérios, permitindo uma visão granular do Churn. Seleção de variáveis relevantes para análise, focando nos principais impulsionadores do Churn.
Análise de Churn: Utilização de métodos estatísticos para identificar padrões de Churn ao longo do tempo. Visualizações gráficas para comunicar de forma clara as tendências identificadas.