Python Insights - Analisando Dados com Python

Descrição

Este projeto tem como objetivo analisar dados de cancelamento de clientes de uma empresa fictícia, utilizando Python e bibliotecas de análise de dados. O foco é identificar os principais motivos de cancelamento e propor ações para reduzir a taxa de churn.

Estrutura do Projeto

• analise.ipynb: Notebook com todo o passo a passo da análise, desde a importação dos dados, tratamento, análise exploratória e sugestões de ações.
• cancelamentos_sample.csv: Base de dados amostral com informações dos clientes e se cancelaram ou não o serviço.

Principais Etapas

1. Importação e limpeza dos dados
   Remoção de colunas desnecessárias e tratamento de valores ausentes.

2. Análise Exploratória

   • Quantificação e percentual de clientes que cancelaram.
   • Visualização do impacto de diferentes variáveis no cancelamento (idade, sexo, tipo de contrato, número de ligações, dias de atraso, etc).

3. Identificação de Motivos de Cancelamento

   • Contratos mensais apresentam maior taxa de cancelamento.
   • Clientes com muitas ligações ao call center ou muitos dias de atraso têm maior propensão ao churn.

4. Propostas de Ações

   • Incentivar contratos mais longos.
   • Melhorar o atendimento no call center.
   • Reduzir atrasos com políticas financeiras mais eficientes.

Como Executar

1. Instale as dependências:

   pip install pandas numpy plotly openpyxl nbformat ipykernel

2. Abra o notebook analise.ipynb em seu ambiente Jupyter ou VSCode.
3. Execute as células para acompanhar toda a análise.

Requisitos

• Python 3.8+
• Jupyter Notebook ou VSCode com extensão Jupyter

Licença

Uso educacional e demonstrativo.

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