Neste artigo, vamos explorar o processo de desenvolvimento de um modelo de machine learning para prever o churn de clientes em empresas de telecomunicações, abordando desde o entendimento do problema de negócio até a preparação dos dados para a modelagem preditiva.

Entendendo o Problema de Negócio e o Objetivo do Projeto

Este projeto visa desenvolver um modelo de machine learning capaz de prever quais clientes de uma empresa de telecomunicações provavelmente cancelarão seus serviços, um problema conhecido como churn. O gerente de CRM da empresa contratou um cientista de dados para desenvolver este modelo preditivo de churn, com o objetivo de maximizar a identificação de clientes em risco de cancelamento. Dessa forma, a empresa poderá tomar ações preventivas para reter esses clientes e manter sua base ativa de assinantes. Portanto, o objetivo principal é construir um modelo preciso e robusto para identificar clientes com alta probabilidade de churn.

  • Desenvolvimento de um modelo de machine learning para prever o churn em uma empresa de telecomunicações.
  • Maximização da identificação de clientes em risco de cancelamento para tomar ações preventivas.
  • Construção de um modelo preciso e robusto para identificar clientes com alta probabilidade de churn.

Entendendo os Dados Disponíveis

Para viabilizar o desenvolvimento deste modelo preditivo, a empresa forneceu uma base de dados histórica com informações de 7.043 clientes e 21 variáveis ou características sobre cada cliente. Essas variáveis incluem dados demográficos, informações sobre serviços, dados de uso e interação, e indicadores de satisfação. Todas essas variáveis serão utilizadas para treinar modelos preditivos e entender os principais drivers de churn na base de clientes.

  • Base de dados histórica com informações de 7.043 clientes e 21 variáveis sobre cada cliente.
  • Variáveis incluem dados demográficos, informações sobre serviços, dados de uso e interação, e indicadores de satisfação.
  • Utilização das variáveis para treinar modelos preditivos e entender os principais drivers de churn na base de clientes.

Metodologia de Desenvolvimento do Projeto

Para guiar o desenvolvimento deste projeto de ciência de dados, será utilizada a metodologia CRISP-DM, um processo estruturado em 6 fases. Isso inclui o entendimento do negócio, dos dados, a preparação dos dados, a modelagem, a avaliação e a implementação. Cada fase desempenha um papel crucial na construção do modelo preditivo de churn.

  • Utilização da metodologia CRISP-DM para guiar o desenvolvimento do projeto de ciência de dados.
  • Processo estruturado em 6 fases: entendimento do negócio, dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implementação.
  • Importância de cada fase na construção do modelo preditivo de churn.

Entendimento dos Dados

A segunda etapa do CRISP-DM envolve explorar e analisar os dados disponíveis para modelagem de churn, com o objetivo de identificar: Quais pré-processamentos precisam ser feitos, possíveis problemas nos dados, se a variável-alvo está desbalanceada e quais variáveis são mais relevantes para prever churn.

  • Exploração e análise de dados para modelagem de churn
  • Identificação de pré-processamentos necessários
  • Identificação de possíveis problemas nos dados
  • Verificação de desbalanceamento da variável-alvo
  • Identificação das variáveis mais relevantes para prever churn

Análise Inicial dos Dados

Primeiro, é preciso carregar a base de dados e analisar suas dimensões, tipos de variáveis e a distribuição da variável-alvo (churn). A base contém 7.043 linhas (clientes) e 21 colunas com variáveis preditoras e a variável-alvo churn, que indica se o cliente cancelou (1) ou não (0) o serviço. As variáveis são numéricas e categóricas, incluindo dados demográficos, de uso de serviços, satisfação do cliente, etc.

  • Carregamento da base de dados
  • Análise das dimensões e tipos de variáveis
  • Verificação da distribuição da variável-alvo (churn)
  • Descrição das características da base de dados
  • Identificação das variáveis preditoras e da variável-alvo churn

Verificando Desbalanceamento da Classe Minoritária

Analisando a distribuição da variável churn, observa-se um desbalanceamento, com uma classe majoritária (clientes não cancelaram) e classe minoritária (clientes cancelaram). Apenas 20% dos exemplos pertencem à classe positiva (churn = 1). Portanto é uma base desbalanceada que requer técnicas adequadas de amostragem e modelagem.

  • Identificação do desbalanceamento da variável churn
  • Descrição da disparidade entre as classes
  • Percentual de exemplos pertencentes à classe positiva
  • Necessidade de técnicas de amostragem e modelagem para base desbalanceada

Análise Exploratória dos Dados

Nesta etapa mais aprofundada, o objetivo é extrair insights, entender a relação de variáveis com churn e identificar problemas nos dados. Algumas análises realizadas: Distribuição de variáveis numéricas para identificar outliers, análise de normalidade para verificar necessidade de transformações, análise de missing values para identificar variáveis incompletas, análise de correlação para identificar a relação entre variáveis e análises segmentadas para compreender o comportamento de grupos.

  • Extração de insights a partir da análise exploratória
  • Identificação da relação entre variáveis e churn
  • Análise da distribuição de variáveis numéricas
  • Verificação da normalidade e necessidade de transformações
  • Identificação de missing values e variáveis incompletas
  • Análise da correlação entre variáveis
  • Compreensão do comportamento de grupos por meio de análises segmentadas

Preparação e Pré-Processamento dos Dados

A etapa de preparação dos dados envolve diversas transformações para deixá-los prontos para aplicação dos modelos preditivos. Algumas atividades realizadas:

  • Tratamento de Dados Faltantes: Variáveis com muitos missing values são removidas ou preenchidas com médias, medianas ou interpolação.
  • Codificação de Variáveis Categóricas: Variáveis textuais são transformadas em numéricas por meio de técnicas como label encoding ou one-hot encoding.
  • Redução de Dimensionalidade: Técnicas como análise de componentes principais (PCA) podem ser aplicadas para reduzir a dimensionalidade.
  • Transformação de Variáveis: Transformações como padronização, normalização e log podem beneficiar o desempenho dos modelos.
  • Amostragem da Classe Minoritária: Para balancear as classes de churn, dados da classe minoritária são sobreamostrados ou a classe majoritária é subamostrada.
  • Divisão entre Treino e Teste: A base é dividida em conjunto de treino e teste, estratificando a variável churn, para evitar vazamento entre eles.

Considerações Finais

Este projeto aplicou as duas primeiras fases do CRISP-DM para entendimento do problema de negócio e exploração dos dados. Foram abordadas as etapas necessárias de pré-processamento e preparação dos dados para lidar com problemas comuns como missing values, variáveis textuais, dimensionalidade alta e classes desbalanceadas. Com os dados tratados e a base estruturada, o próximo passo envolve aplicar algoritmos de machine learning para modelar a probabilidade de churn e avaliar a performance em separar clientes que cancelarão daqueles que continuarão ativos.

  • Aplicação das fases do CRISP-DM: Utilização do CRISP-DM para entender o problema de negócio e explorar os dados.
  • Modelagem preditiva de churn: Aplicação de algoritmos de machine learning para modelar a probabilidade de churn.
  • Avaliação de performance: Avaliação da performance em separar clientes que cancelarão daqueles que continuarão ativos.

Conclusão

Ao aplicar as fases iniciais do CRISP-DM e realizar a preparação adequada dos dados, estamos prontos para avançar para a modelagem preditiva de churn, com o objetivo de maximizar a retenção de clientes e aprimorar a eficácia das ações preventivas.