https://github.com/codeonthespectrum/telecom_x

Segundo desafio da Turma 8 ONE Oracle + Alura de Data Science
https://github.com/codeonthespectrum/telecom_x

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Segundo desafio da Turma 8 ONE Oracle + Alura de Data Science

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/codeonthespectrum/telecom_x
• Owner: codeonthespectrum
• Created: 2025-07-27T13:19:18.000Z (10 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-07-27T13:39:26.000Z (10 months ago)
• Last Synced: 2025-07-27T15:40:32.098Z (10 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 722 KB
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📡 Análise de Churn de Clientes - Alura Challenge

Este projeto realiza uma análise detalhada sobre os dados de uma empresa de telecomunicações (Telecom X) para identificar os principais fatores que levam ao cancelamento de serviços (churn) por parte dos clientes. A análise investiga dados demográficos, informações contratuais, serviços utilizados e padrões de cobrança para gerar insights e recomendações estratégicas.

📌 Objetivos

Analisar o perfil demográfico e contratual dos clientes.

Identificar os principais motivos que levam ao churn.

Investigar a relação entre o tempo de contrato (tenure) e o cancelamento.

Avaliar o impacto do tipo de contrato e da forma de pagamento na taxa de churn.

Analisar como o valor mensal e o número de serviços influenciam a decisão do cliente.

Fornecer recomendações estratégicas para reduzir a taxa de churn.

🧪 Tecnologias Utilizadas

Python

Pandas para manipulação e análise de dados

Matplotlib e Seaborn para visualizações de dados

Requests para extração de dados via API

Jupyter Notebook como ambiente de desenvolvimento

Markdown para documentação e relatórios

📈 Resultados Principais

Contrato Mês a Mês: É o principal indicador de churn, com uma taxa de cancelamento desproporcionalmente alta em comparação com contratos de longo prazo.

Clientes Novos: Clientes com pouco tempo de empresa (baixo tenure) possuem uma probabilidade muito maior de cancelar os serviços.

Cheque Eletrônico: Esta forma de pagamento está associada a uma taxa de churn significativamente maior que as demais.

Valor Mensal Elevado: Contas com valores mensais mais altos tendem a ter uma maior taxa de cancelamento, sugerindo uma possível sensibilidade ao preço.

🔎 Para detalhes completos, consulte o Relatório Final

📤 Conclusão

A análise identificou um perfil claro do cliente com alto risco de churn: cliente novo, com contrato mensal, valor de conta elevado e que utiliza cheque eletrônico como forma de pagamento. A recomendação principal é focar os esforços de retenção em clientes com essas características, oferecendo incentivos para a migração para contratos de longo prazo e otimizando a experiência de pagamento.

📬 Contato

Para dúvidas ou sugestões, entre em contato:

Nome: [Gabrielly Gomes)

Email: [gabrielly.gomes@ufpi.edu.br]

📌 Projeto desenvolvido com fins analíticos e educacionais.