Um projeto de análise e previsão de churn em telecomunicações usando Streamlit, Machine Learning e Visualização de Dados.
- 📌 Sobre o Projeto
- ⚙️ Tecnologias Utilizadas
- 🚀 Como Executar
- 📊 Estrutura do Projeto
- 🗒️ Licença
- 📞 Contato
Este projeto tem como objetivo identificar padrões e prever a probabilidade de cancelamento de clientes de uma empresa de telecomunicações.
Com um relatório e dashboard, é possível explorar os principais fatores que influenciam o churn e realizar previsões com um modelo de Machine Learning utilizando o preditor.
Este projeto foi desenvolvido utilizando:
- 🐍 Python 3.12+
- 📊 Streamlit (Interface)
- 🔢 Pandas & NumPy (Manipulação de Dados)
- 🤖 Scikit-learn, CatBoost (Machine Learning)
- 🔭 Optuna, Feature Engine, Category Encoders (Otimização e Feature Engineering)
- 📈 Plotly (Visualização de Dados)
- 💾 Joblib (Manipulação do Modelo)
Acesse a aplicação web no Streamlit Cloud.
- Python 3.12+
- Git
1️⃣ Clone o repositório
git clone https://github.com/datalopes1/telecom_churn.git
cd telecom_churn2️⃣ Crie e ative um ambiente virutal (recomendado)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Mac e Linux
.venv\Scripts\activate # Windows3️⃣ Instale as dependências
pip install -r requirements.txt4️⃣ Execute o projeto
streamlit run app.pytelecom-churn/
│-- data/ # Dados do projeto
| ├── raw/ # Dados brutos
| ├── processed/ # Dados tratados
|-- models/ # Modelos treinados
|-- notebooks
| ├── plots/ # Arquivos .png gerados na EDA
| ├── eda.ipynb # Notebook de Análise Exploratória de Dados
| ├── modeling.ipynb # Notebook de Construção do modelo de ML
|-- scr/ # Scripts
| ├── __init__.py
| ├── data_preprocessing.py # Script de funções de pré-processamento
| ├── evaluate_model.py # Script de avaliação do modelo
| ├── predict.py # Script para gerar predições
| ├── train_model.py # Script de treinamento do modelo
| ├── utils.py # Script com funções auxiliares
|-- .gitignore # Arquivos ignorados pelo Git
|-- app.py # Aplicação do Streamlit
|-- LICENSE.md # Licença
|-- poetry.lock # Configuração do Poetry e dependências do projeto
|-- pyproject.toml # Versões exatas das dependências instaladas
|-- README.md # Documentação do projeto
|-- requirements.txt # Lista
68AD
de dependências
Este projeto está licenciado sob a MIT License - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/andreluizls1
- Portfolio: https://sites.google.com/view/datalopes1
- E-mail: datalopes1@proton.me