Desafio: Você trabalha em uma empresa de telecom e tem clientes de vários serviços diferentes, entre os principais: internet e telefone.
O problema é que, analisando o histórico dos clientes dos últimos anos, você percebeu que a empresa está com Churn de mais de 26% dos clientes.
Isso representa uma perda de milhões para a empresa.
O que a empresa precisa fazer para resolver isso?
Base de dados do Kaggle: https://www.kaggle.com/radmirzosimov/telecom-users-dataset
- Instalar biblioteca plotly:
pip install plotly - Utilizar a IDE Jupyter 🪐
#passo 1: Importar a base de dados para o Python
import pandas as pd
tabela = pd.read_csv("telecom_users.csv")
display(tabela)#passo 2: Visualizar a base de dados
#Entender quais informações você tem disponivel.
#Descobrir os erros da base de dados.
tabela = tabela.drop("Unnamed: 0",axis=1) #eixo:0 linha eixo:1 coluna
display(tabela)#passo 3: tratamento da base de dados.
#Valores que são numeros mas o python entende como texto.
tabela["TotalGasto"] = pd.to_numeric(tabela["TotalGasto"], errors="coerce") #coerce pega os erros da conversão e exclui
#Valores que estão vazios.
#colunas vazias
tabela = tabela.dropna(how = "all" , axis = 1 )
# all quando vc quer excluir colunas COMPLETAMENTE vazias
# any quando vc quer excluir colunas que tem PELO MENOS 1 valor vazio
#linhas vazias
tabela = tabela.dropna(how = "any" , axis = 0 )
#Excluir Informações inuteis
print(tabela.info())📋- Saida esperada : Tratamos os dados da tabela e limpamos os valores nulos.
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5974 entries, 0 to 5985
Data columns (total 21 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 IDCliente 5974 non-null object
1 Genero 5974 non-null object
2 Aposentado 5974 non-null int64
3 Casado 5974 non-null object
4 Dependentes 5974 non-null object
5 MesesComoCliente 5974 non-null int64
6 ServicoTelefone 5974 non-null object
7 MultiplasLinhas 5974 non-null object
8 ServicoInternet 5974 non-null object
9 ServicoSegurancaOnline 5974 non-null object
10 ServicoBackupOnline 5974 non-null object
11 ProtecaoEquipamento 5974 non-null object
12 ServicoSuporteTecnico 5974 non-null object
13 ServicoStreamingTV 5974 non-null object
14 ServicoFilmes 5974 non-null object
15 TipoContrato 5974 non-null object
16 FaturaDigital 5974 non-null object
17 FormaPagamento 5974 non-null object
18 ValorMensal 5974 non-null float64
19 TotalGasto 5974 non-null float64
20 Churn 5974 non-null object
dtypes: float64(2), int64(2), object(17)
memory usage: 1.0+ MB
None
#passo 4: Análise exploratória -> Análise geral -> Ver como estão os cancelamentos
display(tabela["Churn"].value_counts())
display(tabela["Churn"].value_counts(normalize=True).map("{:.1%}".format))📋- Saida esperada : confirmando que a taxa de cancelamento de serviços é de 26%
Nao 4387
Sim 1587
Name: Churn, dtype: int64
Nao 73.4%
Sim 26.6%
Name: Churn, dtype: object
#passo 5: Olhando as colunas da base de dados -> identificar o motivo dos clientes cancelarem
import plotly.express as px
#para edições nos graficos: https://plotly.com/python/histograms/
#gerar um grafico comparativo com os cancelamentos de cada coluna da tabela.
for coluna in tabela.columns:
print(coluna)
grafico = px.histogram(tabela, x=coluna, color="Churn")
grafico.show()- Clientes com familias maiores(casados e com dependentes) tendem a cancelar menos.
- MesesComoCliente baixo tem MUITO mais chance de cancelar.
- talvez a primeira experiencia do cliente tenha sido ruim.
- talvez a gente esteja trazendo clientes desqualificados.
- criar um incentivo ao cliente nos primeiros meses
- Cliente com internet de Fibra tendem a cancelar mais.
- É possivel que exista algum problema com o serviço de fibra.
- Quanto mais serviços o cliente tem, menor a chance dele cancelar.
- Criar um programa de incentivo aos outros serviços
- Clientes com contrato mensal cancelam muito mais:
- Incentivar contrato anual ou 2 anos
- Clientes que pagam com boleto eletronico cancelam mais.
- Evitar pagamentos com boleto eletronico.
Desafio feito durante treinamento da Hashtag Programação...