Repositório para o #alurachallengedatascience1

Overview

1° Challenge de Dados - Alura

Badge em Desenvolvimento

A Alura Voz é uma empresa de telecomunicação que nos contratou para atuar como cientistas de dados na equipe de vendas. Logo na primeira semana, a liderança nos informa que é muito necessário realizar um estudo quanto ao Churn da empresa. É explicado que o churn indica se um cliente cancelou ou não o contrato com a empresa, e também que, nos casos de perda do cliente a empresa também perde faturamento, o que ocasiona prejuizos na receita final.

Desse modo, nossa liderança informa que temos 4 semanas para buscar uma alternativa que possa minimizar a saída de clientes e nos entrega um conjunto de dados da Alura Voz que contém diversas informações sobre os clientes e também informa se eles deixaram ou não a empresa.

Sabemos que, antes de pensar em qualquer alternaiva, é preciso entender as informações que recebemos e, após uma pequena reunião, concluímos que na primeira semana nós nos dedicaríamos a entender o banco de dados, descobrir os tipos de dados, verificar a existencia de valores incoerentos e corrigi-los caso seja necessário.

Semana 1 - Limpeza dos dados

Dados

Ao observar a Base de dados da Alura Voz, verificamos que essa é uma base disponibilizada via API em formato JSON com várias camandas de dados.

Junnto a esses dados também foi disponibilizado o dicionário dos dados que nele contém todas as informações sobre as colunas do banco de dados.

Nela, além da informação se o cliente deixou ou não a empresa, também contém:

Cliente:

  • gender: gênero (masculino e feminino)
  • SeniorCitizen: informação sobre um cliente ter ou não idade igual ou maior que 65 anos
  • Partner: se o cliente possui ou não um parceiro ou parceira
  • Dependents: se o cliente possui ou não dependentes

Serviço de telefonia

  • tenure: meses de contrato do cliente
  • PhoneService: assinatura de serviço telefônico
  • MultipleLines: assisnatura de mais de uma linha de telefone

Serviço de internet

  • InternetService: assinatura de um provedor internet
  • OnlineSecurity: assinatura adicional de segurança online
  • OnlineBackup: assinatura adicional de backup online
  • DeviceProtection: assinatura adicional de proteção no dispositivo
  • TechSupport: assinatura adicional de suporte técnico, menos tempo de espera
  • StreamingTV: assinatura de TV a cabo
  • StreamingMovies: assinatura de streaming de filmes

Contrato

  • Contract: tipo de contrato
  • PaperlessBilling: se o cliente prefere receber online a fatura
  • PaymentMethod: forma de pagamento
  • Charges.Monthly: total de todos os serviços do cliente por mês
  • Charges.Total: total gasto pelo cliente

Tendo essas informações entendemos nossos dados e, assim, podemos realizar uma análise mais técnica, buscando entender JSON, os dados e realizar o tratamento deles.

Todo o desenvolvimento feito na nossa 1° semana pode ser observado no notebook semana 1.

#alura #alurachallengedatascience1

Conheça a equipe

Sthefanie Monica

Bacharela em Engenharia Elétrica pela UTFPR e atualmente instrutora de Data Science na Alura. Durante o período de graduação realizei diversas pesquisas voltadas à redes neurais e visão computacional, inclusive um período de pesquisa no Hospital Israelita Albert Einstein. No meu tempo livre adoro jogar, seja boardgames ou jogos eletrônicos, e amo conhecer novos lugares e pessoas, então estou sempre planejando a próxima viagem.

Ana Clara

Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Atuo como pesquisadora FAPESP e instrutora na Escola de Dados da Alura. Já realizei estágio no Hospital das Clínicas-FMRP, sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Bruno Raphaell

Estudante de engenharia elétrica na Universidade Federal do Piauí (UFPI) e atualmente scuba de Data Science na Alura. Apaixonado por música, filmes biográficos e programação. No tempo livre tento sair do prata no LoL, tocar algum instrumento e assistir filmes e séries.

João Miranda

Bacharel em Matemática pela UFMG e cursando MBA em Data Science e Analytics na USP/Esalq. Atualmente sou monitor na Escola de Dados do grupo Alura. Gosta muito de livros, jogos eletrônicos, boardgames e tiro com arco.

Mirla Costa

Graduanda em Engenharia elétrica pela Universidade Federal do Piauí com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Atuo como Scuba na escola de Data Science da Alura sempre amei muito programar, ensinar de trabalhar com tecnologia. Meu tempo livre dedico a brincar com meus animias, assistir animações e séries, além de jogar RPG de mesa.

Owner
Sthe Monica
Instrutora da Alura, engenheira, player de RPG, joguinhos online e apaixonada por tecnologia desde pequena.
Sthe Monica
K-means clustering is a method used for clustering analysis, especially in data mining and statistics.

K Means Algorithm What is K Means This algorithm is an iterative algorithm that partitions the dataset according to their features into K number of pr

1 Nov 01, 2021
Production Grade Machine Learning Service

This project is made to help you scale from a basic Machine Learning project for research purposes to a production grade Machine Learning web service

Abdullah Zaiter 10 Apr 04, 2022
This jupyter notebook project was completed by me and my friend using the dataset from Kaggle

ARM This jupyter notebook project was completed by me and my friend using the dataset from Kaggle. The world Happiness 2017, which ranks 155 countries

1 Jan 23, 2022
A simple python program which predicts the success of a movie based on it's type, actor, actress and director

Movie-Success-Prediction A simple python program which predicts the success of a movie based on it's type, actor, actress and director. The program us

Mahalinga Prasad R N 1 Dec 17, 2021
Optimal Randomized Canonical Correlation Analysis

ORCCA Optimal Randomized Canonical Correlation Analysis This project is for the python version of ORCCA algorithm. It depends on Numpy for matrix calc

Yinsong Wang 1 Nov 21, 2021
This is a curated list of medical data for machine learning

Medical Data for Machine Learning This is a curated list of medical data for machine learning. This list is provided for informational purposes only,

Andrew L. Beam 5.4k Dec 26, 2022
Retrieve annotated intron sequences and classify them as minor (U12-type) or major (U2-type)

(intron I nterrogator and C lassifier) intronIC is a program that can be used to classify intron sequences as minor (U12-type) or major (U2-type), usi

Graham Larue 4 Jul 26, 2022
决策树分类与回归模型的实现和可视化

DecisionTree 决策树分类与回归模型,以及可视化 DecisionTree ID3 C4.5 CART 分类 回归 决策树绘制 分类树 回归树 调参 剪枝 ID3 ID3决策树是最朴素的决策树分类器: 无剪枝 只支持离散属性 采用信息增益准则 在data.py中,我们记录了一个小的西瓜数据

Welt Xing 10 Oct 22, 2022
MegFlow - Efficient ML solutions for long-tailed demands.

Efficient ML solutions for long-tailed demands.

旷视天元 MegEngine 371 Dec 21, 2022
CyLP is a Python interface to COIN-OR’s Linear and mixed-integer program solvers (CLP, CBC, and CGL)

CyLP CyLP is a Python interface to COIN-OR’s Linear and mixed-integer program solvers (CLP, CBC, and CGL). CyLP’s unique feature is that you can use i

COIN-OR Foundation 161 Dec 14, 2022
Azure MLOps (v2) solution accelerators.

Azure MLOps (v2) solution accelerator Welcome to the MLOps (v2) solution accelerator repository! This project is intended to serve as the starting poi

Microsoft Azure 233 Jan 01, 2023
Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class

Machine Learning University: Accelerated Natural Language Processing Class This repository contains slides, notebooks and datasets for the Machine Lea

AWS Samples 2k Jan 01, 2023
Napari sklearn decomposition

napari-sklearn-decomposition A simple plugin to use with napari This napari plug

1 Sep 01, 2022
Timeseries analysis for neuroscience data

=================================================== Nitime: timeseries analysis for neuroscience data ===============================================

NIPY developers 212 Dec 09, 2022
Responsible AI Workshop: a series of tutorials & walkthroughs to illustrate how put responsible AI into practice

Responsible AI Workshop Responsible innovation is top of mind. As such, the tech industry as well as a growing number of organizations of all kinds in

Microsoft 9 Sep 14, 2022
MICOM is a Python package for metabolic modeling of microbial communities

Welcome MICOM is a Python package for metabolic modeling of microbial communities currently developed in the Gibbons Lab at the Institute for Systems

57 Dec 21, 2022
Required for a machine learning pipeline data preprocessing and variable engineering script needs to be prepared

Feature-Engineering Required for a machine learning pipeline data preprocessing and variable engineering script needs to be prepared. When the dataset

kemalgunay 5 Apr 21, 2022
Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning.

InterpretML - Alpha Release In the beginning machines learned in darkness, and data scientists struggled in the void to explain them. Let there be lig

InterpretML 5.2k Jan 09, 2023
The unified machine learning framework, enabling framework-agnostic functions, layers and libraries.

The unified machine learning framework, enabling framework-agnostic functions, layers and libraries. Contents Overview In a Nutshell Where Next? Overv

Ivy 8.2k Dec 31, 2022
Banpei is a Python package of the anomaly detection.

Banpei Banpei is a Python package of the anomaly detection. Anomaly detection is a technique used to identify unusual patterns that do not conform to

Hirofumi Tsuruta 282 Jan 03, 2023