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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MACHINE LEARNING FOR CHURN PREDICTION Autor: BRUNO ABTIBOL RAMOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 67882
Catalogação: 06/09/2024 Liberação: 06/09/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67882
Resumo:
Título: MACHINE LEARNING FOR CHURN PREDICTION Autor: BRUNO ABTIBOL RAMOS
Nº do Conteudo: 67882
Catalogação: 06/09/2024 Liberação: 06/09/2024 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67882
Resumo:
Machine Learning models have become increasingly present in the business world. In an increasingly competitive market, churn prediction — that is,
the moment when a user stops using a product or service — has become crucial
for companies seeking to increase customer retention. This project aims to create a robust Machine Learning model to predict churn at an enterprise level.
Utilizing cloud computing, advanced Data Engineering systems, good Machine
Learning practices, and effective business leverage strategies, the project hopes
to provide an efficient and scalable tool to predict churn in a digital bank. This
model can serve as a basis for building many other models and also contribute
to the implementation of Machine Learning models in companies.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
