📊 Telecom X - Análisis de Churn (Evasión de Clientes)

Este proyecto forma parte del Challenge Data Science LATAM y tiene como objetivo analizar el Churn (evasión de clientes) en la empresa Telecom X, identificando patrones y proponiendo estrategias que reduzcan la pérdida de clientes.

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📌 Repositorio del Proyecto

👉 GitHub - challenge-TelecomX

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📚 Diccionario de Datos

El dataset original incluye información sobre clientes, servicios contratados, variables contractuales y cargos.
Consulta el archivo TelecomX_diccionario.md para ver el detalle completo de las columnas y descripciones.

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📊 Principales Resultados

• Tasa general de Churn: 26.6%
• Contratos mensuales: 42% churn (riesgo más alto)
• Método de pago electronic check: 45% churn
• Adultos mayores: 41% churn (vs promedio 26.6%)
• Clientes sin dependientes: 31% churn (vs 16% con dependientes)

📌 Perfil más vulnerable:

Cliente nuevo, contrato mensual, método de pago electrónico, Internet fibra óptica y sin dependientes.

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💡 Recomendaciones Estratégicas

• ✅ Incentivar contratos anuales mediante descuentos.
• ✅ Bonificaciones por uso de débito automático.
• ✅ Segmentación y campañas preventivas para perfiles de alto riesgo.
• ✅ Bundles de servicios premium para reducir percepción de costo.

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🛠 Tecnologías

• Python: Pandas, NumPy, Plotly, Seaborn
• Google Colab / Jupyter Notebook
• Control de versiones: GitHub

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🚀 Aprendizajes Aplicados

Durante el desarrollo del proyecto se aplicaron los siguientes conocimientos clave:

• ✔ Lógica de programación con Python
• ✔ Manipulación de datos con groupby, pivot, merge, apply
• ✔ Limpieza y tratamiento de datos reales con estructuras eficientes
• ✔ Visualización comparativa usando Matplotlib, Seaborn, Plotly
• ✔ Desarrollo de storytelling visual basado en datos

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📌 Conclusión

Este proyecto simula un caso real de análisis de datos orientado a la toma de decisiones estratégicas para reducir la evasión de clientes.
Se combinaron técnicas de procesamiento de datos, visualización y análisis exploratorio para extraer insights clave que permitan generar acciones concretas en el negocio.

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▶ Cómo ejecutar este proyecto

1. Clona este repositorio:

   git clone https://github.com/Kr1st1an-cl/challenge-TelecomX.git
   

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👤 Autor

Cristian Velásquez Ríos
📘 Data Science – G8 ONE Alura LATAM 2025
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🔗 LinkedIn

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🚀 Cómo ejecutar este proyecto

1. Clona este repositorio

   git clone https://github.com/Kr1st1an-cl/challenge-TelecomX.git

2. Abre el archivo .ipynb en Google Colab o Jupyter Notebook
3. Ejecuta cada celda siguiendo el flujo del análisis
4. Observa los gráficos, resultados y conclusiones al final del notebook

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📂 Estructura del repositorio

📁 data/                                         # Dataset original del desafío
📁 img/                                          # Capturas o visuales opcionales
📄 TelecomX_LATAM_Cristian_Velasquez_Rios.ipynb  # Notebook principal
📄 README.md                                     # Este archivo
📄 TelecomX_diccionario.md                       # Diccionario de datos