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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 (5.3 kB view details)

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  • Download URL: churn-framework-0.1.6.tar.gz
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  • Tags: Source
  • 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

Hashes for churn-framework-0.1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 138589f39f367948d3ffa95d7c5e6c1a74f5da8b10b93857702f35239c4fb238
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BLAKE2b-256 73cfe6d8e8cd6a6d218a22486644fdb0a86e53a28d9821d0a2a85f91d2194be3

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