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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40170| Título: | Uso de aprendizado de máquina na predição de churn em uma empresa SaaS |
| Título(s) alternativo(s): | Using machine learning in prediction of churn at a SaaS company |
| Autor(es): | Rodrigues, Willian Ferreira |
| Orientador(es): | Mantovani, Rafael Gomes |
| Palavras-chave: | Aprendizado do computador Clientes - Fidelização Algorítmos Machine learning Customer loyalty Algorithms |
| Data do documento: | 19-Jan-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | RODRIGUES, Willian Ferreira. Uso de aprendizado de máquina na predição de churn em uma empresa SaaS. 2024. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2024. |
| Resumo: | Churn é um termo em inglês comumente designado para descrever clientes que cancelaram um serviço. A partir dele, empresas conseguem mensurar um indicativo de quanto foi perdido de receitas ou clientes. Este trabalho descreve o desenvolvimento e a avaliação de modelos de Aprendizado de Máquina para previsão de churn em uma empresa de integração de lojas de e-commerce. Experimentos foram realizados explorando a linguagem de programação Python e bibliotecas Pandas e Scikit-Learn, com ênfase no ambiente de desenvolvimento em nuvem Google Colab. Os dados coletados são dados de uma empresa real e precisaram ser pré-processados adequadamente: anonimização, conversão de tipos de dados, remoção de atributos constantes, entre outros. Três diferentes algoritmos interpreáveis foram avaliados, todos empregando validação cruzada estratificada, e diferentes metodologias empregas resultando em diferentes versões da base de dados. Os resultados obtidos foram satisfatórios, com o melhor cenário preditivo com valores de acurácia balanceada por classe acima de 0.95 para os três algoritmos estudados. |
| Abstract: | Churn is an English term commonly used to describe customers who cancel a service. From it, companies can measure an indication of how much revenue or customers were lost. This work describes the development and evaluation of Machine Learning models for churn prediction in a e-commerce hub company. Experiments were carried out exploring the Python program-ming language and Pandas and Scikit-Learn libraries, with an emphasis on the Google Colab cloud development environment. The data collected is from a real company and needs to be preprocessed appropriately: anonymization, conversion of data types, and removal of constant attributes, among others. Three different interpretable algorithms were evaluated, all employing stratified cross-validation and different methodologies, resulting in different database versions. The results were satisfactory, with the best predictive scenario with balanced accuracy values per class above 0.95 for the three algorithms studied. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40170 |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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