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Project description
Churn Framework
Encontre métricas que melhor separam clientes recorrentes de clientes que cancelaram o contrato durante a joranada de uso do produto/serviço.
Auxílio na definição de possíveis pontos de corte para potenciais métricas de um possível indício de Churn durante a jornada de um cliente.
- Identificação de pontos de corte que melhor diferenciam clientes de sucesso de clientes que sofreram churn
- Identificação de métricas cujo ponto de corte determinam um alerta para Churn durante os meses da jornada do cliente
Instalação
Dependências:
- Python (>=3.6)
- Seaborn
- Tqdm
Instalar:
pip install churn-framework
Documentação
Descrição das funcionalidades de cada função presente no script churn_framework:
Funções
- get_great_value - Função que encontra o valor ideal para um ou mais features com base em restrições definidas que melhor dividem clientes recorrentes de clientes que sofreram Churn, para cada mês da jornada do cliente.
- plot_metrics - Método que plota métricas de avaliação para cada valor testado no framework em um determinado mês, enfatizando o ponto ótimo encontrado.
- get_confusion_matrix - Método que retorna valores de matriz de confusão Cliente / Churn para um mês específico.
- plot_matrix - Método que traça a matriz de confusão Cliente / Churn.
Também fornecemos um notebook passo a passo. Para visualizá-lo, basta digitar jupyter notebook dentro do diretório
/churn_framework/
.
License
MIT
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churn-framework-0.1.6.tar.gz
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- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/3.4.2 importlib_metadata/4.6.1 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.22.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.61.2 CPython/3.7.3
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 138589f39f367948d3ffa95d7c5e6c1a74f5da8b10b93857702f35239c4fb238 |
|
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|
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