Este proyecto forma parte del Challenge de Alura LATAM y tiene como objetivo analizar y predecir la fuga de clientes (churn) en la empresa ficticia TelecomX.
La empresa TelecomX busca reducir la pérdida de clientes. Para ello se realizó un análisis exploratorio de datos y se aplicaron modelos de Machine Learning con el fin de predecir qué clientes tienen mayor probabilidad de cancelar el servicio.
- Analizar los datos de clientes para encontrar patrones relacionados con el churn.
- Identificar las variables que más influyen en la cancelación del servicio.
- Construir un modelo predictivo que permita anticipar la fuga de clientes.
- Generar insights para ayudar en la toma de decisiones de negocio.
Proyecto TelecomX_Churn.ipynb→ Notebook con el análisis, visualizaciones y modelos.README.md→ Descripción del proyecto.
(Puedes agregar más si subes datasets, imágenes, reportes, etc.)
- Python
- Pandas
- Matplotlib / Seaborn
- Scikit-learn
- Google Colab / Jupyter Notebook
- Se identificaron las variables con mayor relación al churn.
- Se construyó un modelo predictivo para clasificar clientes en "Probables de cancelar" y "Probables de quedarse".
- Se generaron recomendaciones basadas en el análisis exploratorio.
- Clonar este repositorio:
git clone https://github.com/tu_usuario/TelecomX-Churn-Project.git