Códigos para análise exploratória de dados e modelo de machine learning para previsão de churn.
Estes notebooks são parte do trabalho de conclusão do curso de Data Science e Machine Learning da TERA, concluído em Dezembro de 2020.
Esta parte do trabalho visava estruturar os dados para a criação de um modelo de machine learning que pudesse prever o churn de um aplicativo com base no histórico do app.
Além desses três notebooks, o grupo produziu mais dois algoritmos de recomendação.
As bases de dados não podem ser colocadas aqui por questões de confidencialidade, já que se trata de um aplicativo real, em produção.
Mas fique à vontade para aproveitar os códigos que achar úteis e sugerir melhorias. :D
E, se quiser conhecer um pouco mais do trabalho, aqui está o link para um artigo no Medium que publicamos: https://marcusntrugilho.medium.com/vamos-para-a-festa-como-conectar-gamers-e-prever-o-churn-com-machine-learning-6c8bfa6db85b