https://github.com/tmrodrigues1/database_cohort
Repositório com um script em Python para gerar bases de dados simuladas (Excel) para análises de cohort em SaaS, facilitando o estudo de retenção e churn de clientes.
https://github.com/tmrodrigues1/database_cohort
cohort cohort-analysis python
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Repositório com um script em Python para gerar bases de dados simuladas (Excel) para análises de cohort em SaaS, facilitando o estudo de retenção e churn de clientes.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tmrodrigues1/database_cohort
- Owner: tmrodrigues1
- Created: 2025-03-06T18:46:03.000Z (3 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-06T19:40:11.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2025-03-06T20:28:35.616Z (3 months ago)
- Topics: cohort, cohort-analysis, python
- Homepage:
- Size: 2.93 KB
- Stars: 0
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- Forks: 0
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-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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# Database Cohort
Este repositório contém um script em Python para gerar uma base de dados simulada (em excel), com o objetivo de realizar análises de cohort (retenção de clientes) em soluções SaaS.
A ideia é facilitar a criação de datasets com registros realistas, permitindo a análise de métricas de retenção e churn de clientes.
## Utilização dos Scripts
#### 1) Bibliotecas necessárias
Instale previamente as bibliotecas python abaixo:
```
pip install pandas
pip install random
pip install pandas Faker
pip install datetime
```
#### 2) Alterar as variáveis
- ```num_registros```: define a quantidade de registros da base a ser gerada
- ```data_inicio_contrato```: define o ínicio dos contratos dos clientes
- ```data_fim_global```: definem o período final dos contratos dos clientes (se estiver vazio, então ele está ativo)
- ```motivo_churn```: coloque quantos motivos preferir alternando-os com vírgula
- ```vendedores```: coloque quantos vendedores preferir alternando-os com vírgula
- ```churn_probability```: define o percentual de churn de toda a base
- ```plano```: dicionário com os nomes e valores dos planos, altere como preferir
- ```caminho```: defina o caminho onde a base .csv será salva
#### 3) Executar o script
```python
python cohort_database.py
```
#### 4) Resultado
Segue o exemplo do resultado:
