Telecom X: Análisis de Evasión de Clientes

Propósito del Análisis

Este proyecto tiene como objetivo analizar los datos de clientes de Telecom X para identificar patrones y factores que contribuyen a la evasión de clientes (churn). El análisis busca proporcionar insights accionables para reducir la tasa de abandono y mejorar la retención de clientes.

Estructura del Proyecto

El proyecto está organizado de la siguiente manera:

• notebooks/: Contiene el cuaderno de Jupyter (.ipynb) con el análisis principal.
  • TelecomX.ipynb: Cuaderno principal con el análisis de datos y visualizaciones.
• data/: Almacena los datos utilizados en el análisis.
  • TelecomX_Data.json: Contiene la información de los clientes.
  • TelecomX_diccionario: Contiene la información sobre las columnas que se trabajan.

Insights

Aquí hay algunos ejemplos de insights obtenidos durante el análisis:

1. Distribución de la Tasa de Abandono por Antigüedad del Cliente:

   • Insight: Los clientes con menor antigüedad tienen una mayor probabilidad de abandonar el servicio.

2. Relación entre el Tipo de Contrato y la Tasa de Abandono:

   • Insight: Los contratos mensuales tienen una tasa de abandono significativamente mayor en comparación con los contratos a largo plazo.

3. Impacto de los Servicios Adicionales en la Tasa de Abandono:

   • Insight: Los clientes que no tienen servicios adicionales (como soporte técnico o streaming) tienden a abandonar más.

Instrucciones para Ejecutar el Notebook

Para ejecutar el notebook y replicar el análisis, sigue estos pasos:

1. Descargar los archivos

2. Subir los archivos a google colab

3. Ejecutar el Notebook

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si encuentras errores, mejoras o nuevas ideas, no dudes en abrir un issue o enviar un pull request.

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