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https://github.com/acciolyma/analisandocompython
Como reduzir em aproximadamente 40% o número de cancelamentos dos planos de assinatura através de uma análise via Python.
https://github.com/acciolyma/analisandocompython
analise dados de jupyter-notebook python
Last synced: 5 days ago
JSON representation
Como reduzir em aproximadamente 40% o número de cancelamentos dos planos de assinatura através de uma análise via Python.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/acciolyma/analisandocompython
- Owner: acciolyma
- License: apache-2.0
- Created: 2024-07-10T17:55:22.000Z (4 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-17T13:36:47.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2024-09-17T16:58:28.413Z (2 months ago)
- Topics: analise, dados, de, jupyter-notebook, python
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 1.06 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# AnalisandocomPython
## Case - Cancelamento de Clientes
### Contexto
Entender os principais motivos desses cancelamentos e quais ações para reduzir esse número.## Sobre o Projeto
Este projeto utiliza as bibliotecas Python Pandas e Plotly para realizar uma análise aprofundada dos dados de cancelamento de clientes. Com o uso dessas ferramentas, foi possível criar dashboards interativos que permitiram uma melhor compreensão dos principais fatores que levam aos cancelamentos.## Tecnologias Utilizadas
- Python
- Pandas
- Plotly
- Jupyter Notebook (arquivo `.pyjb`)## Dados
A base de dados e os arquivos necessários para este projeto estão disponíveis no seguinte link:
[https://drive.google.com/drive/folders/1uDesZePdkhiraJmiyeZ-w5tfc8XsNYFZ?usp=drive_link](https://drive.google.com/drive/folders/1uDesZePdkhiraJmiyeZ-w5tfc8XsNYFZ?usp=drive_link)## Como Executar
1. Certifique-se de ter o Python, Pandas e Plotly instalados em seu ambiente.
2. Instale o Jupyter Notebook, caso ainda não o tenha.
3. Faça o download dos dados do link fornecido.
4. Abra o arquivo `.pyjb` no Jupyter Notebook e execute as células do notebook.## Resultados
O projeto permitiu a criação de dashboards interativos que auxiliaram na identificação dos principais motivos de cancelamento dos clientes. Com base nessa análise, foram propostas ações para reduzir em aproximadamente 40% o número de cancelamentos.## Contribuição
Sinta-se à vontade para explorar o código, fazer sugestões de melhorias ou até mesmo contribuir com o projeto. Basta enviar um pull request para o repositório.## Contato
Para mais informações, entre em contato pelo meu whatsapp (21)98181-1905