Modelado de Churn para una Empresa de Telecomunicaciones

Una empresa de telecomunicaciones desea mejorar la retención de sus clientes, identificando aquellos que tienen mayor probabilidad de abandonar el servicio (churn), seleccionando las mejores características para aumentar le precisión del modelo. (SelectKBest,RFE,PCA)

💡 Se logro una acurracy del 80% solamente con selección de características.

✅ El modelo predice correctamente el resultado en el 80% de los casos.

Insights estratégicos para aumentar las ganacias con extracción de datos SQL

Instacart es una plataforma de entregas de comestibles donde la clientela puede registrar un pedido y hacer que se lo entreguen, similar a Uber Eats y Door Dash.🏪

✅ Se ofrecen insights estratégicos para aumentar las ganacias. 💰

Conexión a la base de datos SQL con python. ⏏️

Mejora tus ganancias con insigths estratégicos

🚀 Impulsa tu tienda usando un análisis de datos estratégicos 📊

💡 Una tienda online de moda, con presencia en todo Brasil, necesita impulsar su rendimiento utilizando sus datos de manera estratégica. 🌟👗

Se ofrece al cliente información valiosa sobre sus ventas para asi tomar una decisión y mejorar las ganancias de la tienda. 👠🔍💡

No dejes que tus clientes se vayan

Al operador de telecomunicaciones Interconnect le gustaría poder pronosticar su tasa de cancelación de clientes 📉. Si se descubre que un usuario o usuaria planea irse 🏃‍♂️🏃‍♀️, se le ofrecerán códigos promocionales 🎟️ y opciones de planes especiales 🌟.

El equipo de marketing de Interconnect ha recopilado algunos de los datos personales de sus clientes 🗂️, incluyendo información sobre sus planes y contratos 📑.

Impulsa tus ganancias con los grandes géneros del cine

🚀 Un cliente pide insights estratégicos sobre los géneros más rentables de la historia ya que planea invertir en diferentes films para generar las mayores ganancias.

Nuestro objetivo es desglosar millones de datos que incluyen:

⭐ Reseñas y calificaciones

💰 Ganancias y costos de producción

⏳ Duración de las películas

Financial Fraud Detection

💼 En este desafiante proyecto, nos enfrentamos a una base de datos masiva de seis millones de transacciones. Nuestra tarea principal es construir un modelo de machine learning capaz de identificar transacciones fraudulentas, ¡y solo contamos con el 0.1% de datos etiquetados como fraudulentos! 😱

💡💡 ¡Desarrollar un modelo preciso en estas condiciones fue todo un reto! Pero con el poder del machine learning y la dedicación, estamos un paso más cerca de combatir el fraude financiero de manera efectiva. 💪

¿Sabes como manejar tus valores faltantes/ausentes?

A diferencia de otras técnicas como la sustitución por la media o la mediana, KNNImputer no altera de una manera abrupta la distribución de tus datos. En cambio, utiliza la información de los k vecinos más cercanos en el espacio de características para imputar valores faltantes de manera más cercana.

💡 ¡Descubre cómo funciona KNNImputer y mejora tus habilidades en el manejo de datos!

Comming Soon

Proximamente

💡

Comming Soon

Proximamente

💡