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Costruirò un modello di previsione del churn dei clienti in python
Data Scientist
Sono un Data Scientist specializzato in Machine Learning, Deep Learning e Data Analysis. Aiuto aziende e individui a trasformare dati grezzi in approfondimenti significativi e soluzioni intelligenti.
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Informazioni su questo servizio
Costruirò un sistema completo di previsione del churn dei clienti usando machine learning e Python. Il modello analizza il comportamento dei clienti e prevede chi è più probabile che lasci la tua attività, aiutandoti a intervenire prima che sia troppo tardi.
Utilizzando Scikit-learn, Pandas e Streamlit, offro una soluzione pulita, pronta per la produzione, con una dashboard interattiva, report sulle performance del modello e codice sorgente ben documentato.
Perfetto per startup, compagnie telefoniche, aziende SaaS e chiunque voglia ridurre la perdita di clienti sfruttando il potere dei dati.
Scrivimi prima di ordinare, così possiamo discutere dei tuoi dati e obiettivi!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Java
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Visione artificiale Microsoft AI
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Quali dati devo fornire?
Un dataset strutturato con dettagli dei clienti come durata del contratto, tipo di contratto, addebiti mensili e servizi utilizzati. Formato CSV o Excel funziona perfettamente. Non preoccuparti se i tuoi dati sono disordinati — gestisco io tutta la pulizia e il preprocessing.
Q2: Che tipo di aziende possono usare questo?
Qualsiasi azienda che abbia clienti! Funziona perfettamente per compagnie di telecomunicazioni, piattaforme SaaS, banche, compagnie di assicurazioni, negozi di e-commerce e servizi in abbonamento.
Q3: Quanto sarà preciso il modello?
La precisione dipende dalla qualità e dalla quantità dei tuoi dati. Addestro e confronto automaticamente più modelli e scelgo il migliore. Riceverai un rapporto completo sulle prestazioni con accuratezza, punteggio ROC-AUC e matrice di confusione.
