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Predeciré la pérdida de clientes y ofreceré insights para retenerlos
Científico de datos certificado con habilidades en Python, Excel, SQL y ML
Hola, soy Reda El Gadida, científica de datos certificada de Marruecos con 15 meses de formación intensiva en ALX. Me especializo en limpieza de datos, análisis y aprendizaje automático con Excel, SQL...
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Acerca de este Servicio
¿Perdiendo clientes?
Ayudo a las empresas a predecir la pérdida y descubrir las razones detrás de ella usando modelos avanzados de machine learning.
Con métricas claras y insights accionables, sabrás quién está en riesgo y por qué se van para que puedas mantener a más clientes.
Lo que entrego:
- Modelos de predicción de pérdida (Regresión logística, Random Forest, XGBoost)
- Métricas de evaluación (Exactitud, Precisión, Recall, ROC-AUC)
- Insights visuales (matriz de confusión, importancia de características, perfiles de clientes)
- Recomendaciones accionables para retener
- Jupyter Notebook limpio + informe del dataset de churn
Por qué trabajar conmigo:
- Data Scientist certificado (ALX, más de 3 años de experiencia)
- Proyecto en portafolio: Predicción de pérdida de clientes (ROC-AUC 0.74)
- Resultados enfocados en negocio, no solo código
- Comunicación clara + entrega confiable
No solo veas quién se va, descubre por qué se van y cómo retenerlos.
Nota sobre los campos del paquete en Fiverr:
El editor de paquetes de Fiverr usa terminología de encuestas.
En este gig:
- Preguntas de encuesta = características/variables en tu dataset (por ejemplo, antigüedad, tipo de contrato, cargos, métricas de compromiso)
- Respondientes analizados = filas/clientes (cada unidad = 1000)
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos necesito proporcionar?
Un dataset en formato Excel, CSV o Google Sheets con información histórica de clientes. Idealmente, debe incluir un indicador de pérdida (Sí/No o 1/0) y características como antigüedad, tipo de contrato, cargos mensuales, patrones de uso o datos demográficos.
¿Qué tan precisa será la predicción de pérdida?
La precisión depende de la calidad y tamaño de tu dataset. Proporciono métricas de evaluación (Exactitud, Precisión, Recall, ROC-AUC) para que puedas ver exactamente qué tan bien funciona el modelo.
¿Cuál es la diferencia entre sus paquetes?
Básico → 1 modelo, predicción de pérdida, matriz de confusión. Estándar → Múltiples modelos comparados + insights de importancia de características. Premium → Pipeline completo de churn, modelos avanzados con ajuste, segmentación de clientes y recomendaciones de negocio.
¿Qué herramientas usas?
Utilizo Python (Regresión logística, Random Forest, XGBoost) en Jupyter Notebook/Google Colab. Los resultados se entregan como predicciones, métricas de evaluación y gráficos.
¿Puedes analizar datasets de clientes muy grandes?
Sí, para datasets que excedan los límites listados en Fiverr, contáctame primero. Puedo manejar datos más grandes y ofrecer una propuesta personalizada según tus necesidades.
¿Están seguros los datos de mis clientes?
Por supuesto. Tus datos se tratan como confidenciales, se usan solo para tu proyecto y se eliminan después de la entrega. También puedo firmar un NDA si es necesario.
