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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 um churn prematuro
- Identificação de métricas cujo ponto de corte determinam um alerta para Churn nos primeiros 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 bloco de notas passo a passo. Para visualizá-lo, basta digitar jupyter notebook dentro do diretório
/src/notebooks
.
License
MIT
Project details
Download files
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Source Distribution
churn-framework-0.1.2.tar.gz
(2.7 kB
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