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Construiré un modelo de predicción de pérdida de clientes en python
Científico de datos
Data Scientist | Especialista en Machine Learning, Deep Learning y Computer Vision
Transformo datos en soluciones inteligentes y aplicables en el mundo real.
Me especializo en modelos de Machine Lea...
Acerca de este Servicio
Construiré un sistema completo de predicción de pérdida de clientes usando machine learning y Python. El modelo analiza el comportamiento de los clientes y predice quién es probable que abandone tu negocio, ayudándote a tomar medidas antes de que sea demasiado tarde.
Usando Scikit-learn, Pandas y Streamlit, entrego una solución limpia y lista para producción con un panel interactivo, informes de rendimiento del modelo y código fuente bien documentado.
Perfecto para startups, empresas de telecomunicaciones, negocios SaaS y cualquiera que quiera reducir la pérdida de clientes usando el poder de los datos.
¡Envíame un mensaje antes de ordenar, discutamos tus datos y objetivos!
Lenguaje de programación:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Java
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Microsoft Computer Vision AI
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Excel
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesito proporcionar?
Un conjunto de datos estructurado con detalles del cliente como antigüedad, tipo de contrato, cargos mensuales y servicios utilizados. Formato CSV o Excel funciona perfectamente. No te preocupes si tus datos están desordenados, yo me encargo de toda la limpieza y preprocesamiento.
Q2: ¿Qué tipo de negocios pueden usar esto?
¡Cualquier negocio que tenga clientes! Funciona perfectamente para empresas de telecomunicaciones, plataformas SaaS, bancos, aseguradoras, tiendas de comercio electrónico y servicios por suscripción.
Q3: ¿Qué tan preciso será el modelo?
La precisión depende de la calidad y tamaño de tus datos. Entreno y comparo automáticamente varios modelos y selecciono el mejor. Recibirás un informe completo de rendimiento con precisión, puntuación ROC-AUC y matriz de confusión.
