Título: | MACHINE LEARNING PARA PREVISÃO DE CHURN | ||||||||||||
Autor(es): |
BRUNO ABTIBOL RAMOS |
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Colaborador(es): |
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - Orientador |
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Catalogação: | 06/SET/2024 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67882@2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67882 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Os modelos de Machine Learning têm se tornado cada vez mais presentes
no mundo dos negócios. Em um mercado crescentemente competitivo, a
previsão de churn - ou seja, o momento em que um usuário deixa de utilizar
um produto ou serviço - tornou-se crucial para empresas que buscam aumentar
a retenção de clientes. Este projeto tem como objetivo a criação de um
modelo robusto de Machine Learning para prever o churn a nível empresarial.
Utilizando a computação em nuvem, sistemas avançados de Engenharia de
Dados, práticas recomendadas de Aprendizado de Máquina e estratégias
efetivas de alavancagem de negócios, o projeto espera fornecer uma ferramenta
eficiente e escalável para prever churn em um banco digital, podendo servir de
base para a construção de muitos outros modelos e também contribuir para a
implementação de modelos de Machine Learning em empresas.
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