📊 TelecomX LATAM - Informe Final

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✦ Descripción General ✦

TelecomX LATAM es un proyecto de análisis de datos enfocado en comprender los factores detrás de la evasión de clientes (Churn). Mediante Python, Pandas y Matplotlib, se ejecuta un flujo ETL, estadísticas descriptivas, análisis exploratorio y visualizaciones estratégicas, generando insights claros y recomendaciones de negocio. Este proyecto forma parte de un desafío de prácticas reales para analistas de datos.

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▌ÍNDICE DE CONTENIDOS

1. Descripción del proyecto
2. Requisitos del sistema
3. Instrucciones de instalación
4. Cómo ejecutar el análisis
5. Estructura del código
6. Resultados principales
7. Conclusiones e insights
8. Recomendaciones
9. Problemas frecuentes y soluciones
10. Créditos

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1. ▌DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO

El notebook desarrolla un flujo ETL completo:

• 📌 Extracción: Datos de clientes desde una API en formato JSON.
• 📌 Transformación: Limpieza, tratamiento de valores faltantes, estandarización de columnas y creación de "Cuentas_Diarias".
• 📌 Análisis Exploratorio: Métricas descriptivas (media, mediana, desviación), distribución del churn, análisis por variables categóricas y numéricas.
• 📌 Informe final: Introducción, metodología, visualizaciones y recomendaciones claras.

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2. ▌REQUISITOS DEL SISTEMA

Lenguaje
Python >= 3.8

	Bibliotecas necesarias:
Pandas	Matplotlib	NumPy

Entorno
Jupyter Notebook	Google Colab

pip install -r requirements.txt

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3. ▌INSTRUCCIONES DE INSTALACIÓN

git clone <URL-del-repositorio>
cd TelecomX_LATAM
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook TelecomX_LATAM.ipynb

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4. ▌CÓMO EJECUTAR EL ANÁLISIS

1. Abre el notebook.
2. Ejecuta paso a paso: conexión API, extracción, limpieza y EDA.
3. Genera gráficos de distribución y correlación.
4. Consulta insights en celdas Markdown.

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5. ▌ESTRUCTURA DEL CÓDIGO

1. Introducción y objetivo del proyecto.
2. Conexión y descarga de datos JSON.
3. Exploración de la estructura del dataset.
4. Limpieza y tratamiento de datos (valores nulos, duplicados).
5. Creación de nuevas métricas ("Cuentas_Diarias").
6. Análisis descriptivo y distribución de churn.
7. Análisis por variables categóricas y numéricas.
8. Visualizaciones estratégicas con Matplotlib.
9. Informe final con recomendaciones.

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6. ▌RESULTADOS PRINCIPALES

• Distribución clara del churn general.
• Patrones por género, tipo de contrato, método de pago.
• Relación entre gasto total y evasión.

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7. ▌CONCLUSIONES E INSIGHTS

• Contratos mensuales y pagos electrónicos muestran mayor evasión.
• Clientes con soporte técnico frecuente tienden a cancelar más.
• Segmentos identificados para campañas de retención.

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8. ▌RECOMENDACIONES

• Fidelizar clientes con contratos flexibles.
• Revisar la experiencia de facturación.
• Preparar modelos predictivos para detección temprana.

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9. ▌PROBLEMAS FRECUENTES Y SOLUCIONES

Problema	Solución
◉ API no responde	→ Verificar token y endpoint
◉ Error JSON	→ Validar estructura de los datos
◉ Librerías faltantes	→ Ejecutar pip install -r requirements.txt

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10. ▌CRÉDITOS

Este análisis fue desarrollado como parte del Challenge Data Science LATAM , organizado por Alura , empleando datos públicos simulados con fines educativos.

Este trabajo fue realizado siguiendo lineamientos prácticos de ETL, EDA y presentación de resultados para facilitar decisiones estratégicas y apoyar el desarrollo de futuros modelos predictivos.

Autor:

Miguel Angel Ajhuacho

Contacto profesional:

• GitHub: @MigXDev
• LinkedIn: Miguee

🚀 Utiliza este README como guía para entender y ejecutar el proyecto "Churn de Clientes" de TelecomX.