Aplicação de algoritmo de Clusterização na análise de Churn: estudo de caso no setor de telecomunicações

• Autor(a) principal: Paiva, Pedro dos Santos
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/26068
• topic: Clusterização; Análise de Dados; Marketing; Churn; K-means; Análise de agrupamento; Algoritmo; Telecomunicação; Clustering; Data Analytics

O presente trabalho é um estudo de caso no setor de telecomunicações, a partir de uma base dados de domínio público, que utiliza um algoritmo de clusterização, o K-means, para classificar clientes que romperam a relação com a empresa, ou seja, clientes que realizaram churn. Neste problema, a base de dados selecionada possui apenas informações de perfil e de consumo, representadas por valores numéricos e textuais. Neste sentido, é proposto um modelo de tratamento e aplicação do método de classificação, visando identificar as homogeneidades e heterogeneidades entre os agrupamentos formados. O modelo é aplicado para 2 até 5 clusters com o objetivo de analisar a qualidade do insumo obtido, gerando como resultado informações relevantes para que a empresa consiga planejar estratégias de marketing mais personalizadas. Para tal, utiliza-se programação em Python, por meio da interface do Google Colab, como apoio para resolver o problema proposto, através de bibliotecas de processamento de dados.