Análise de métricas para escolha do algoritmo de classificação de clientes em abandono (CHURN)

Teruya, Hidemi Senno

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Teruya, Hidemi Senno	-
dc.date.accessioned	2025-08-01T18:53:26Z	-
dc.date.available	2025-08-01T18:53:26Z	-
dc.date.issued	2022-12-08	-
dc.identifier.citation	TERUYA, Hidemi Senno. Análise de métricas para escolha do algoritmo de classificação de clientes em abandono (CHURN). 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37656	-
dc.description.abstract	The popularization and development of data storage and manipulation tools, the use of machine learning concepts was allowed not only in the academic world, but also in the business world. Data has been a great ally for companies to be able to leverage their businesses even more, avoiding, for example, losing their customers in other words having an increase in the number of customers in churn. Knowing this, the presented work aims to present the analysis and the process followed to choose the best classification algorithm in the detection of custo- mers who entered churn before 90 days without using the card, which is the rule used in a credit card issuing company. The work resulted that, taking into account the f1-score and recall metrics, in addition to the execution time, the best algorithm is the Ada Boost, since it presented 0,99 of f1-score and Recall, and execution time equal to approximately 64,2 seconds.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	*
dc.subject	Aprendizado do computador	pt_BR
dc.subject	Classificação	pt_BR
dc.subject	Algoritmos	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.subject	Classification	pt_BR
dc.subject	Algorithms	pt_BR
dc.title	Análise de métricas para escolha do algoritmo de classificação de clientes em abandono (CHURN)	pt_BR
dc.type	bachelorThesis	pt_BR
dc.description.resumo	Com a popularização e o desenvolvimento das ferramentas de armazenamento e manipulação de dados, permitiu-se que o uso dos conceitos de machine learning não ficassem apenas no mundo acadêmico, mas também no mundo dos negócios. Os dados têm sido um grande aliado para as empresas conseguirem alavancar cada vez mais os negócios evitando, por exemplo, perderem os seus clientes, ou seja, que se tenha o aumento do número de clientes em churn. Sabendo disso, o trabalho apresentado tem como objetivo apresentar a análise e o processo percorrido para escolher o melhor algoritmo de classificação na detecção de clientes que entraram em churn (ou seja, abandonaram o produto) antes dos 90 dias sem a utilização do cartão, que é a regra utilizada em uma empresa emissora de cartão de crédito, tratada neste trabalho. O trabalho resultou que, levando em consideração as métricas de f1-score e recall, além do tempo de execução, o melhor algoritmo, é o Ada Boost, dentre quatro algoritmos testados no presente trabalho, pois apresentou 0.99 de f1-score e Recall, e tempo de execução igual a aproximadamente 64,2 segundos.	pt_BR
dc.degree.local	Cornélio Procópio	pt_BR
dc.publisher.local	Cornelio Procopio	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Feitosa, Alexandre Rômolo	-
dc.contributor.referee1	Feitosa, Alexandre Rômolo	-
dc.contributor.referee2	Teixeira, Eduardo Cotrin	-
dc.contributor.referee3	Marquesone, Rosangela de Fátima Pereira	-
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.program	Engenharia da Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UTFPR	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
Aparece nas coleções:	CP - Engenharia da Computação

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
machinelearningmetricaschurn.pdf		1,24 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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