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
UpliftML: A Python Package for Scalable Uplift Modeling

UpliftML is a Python package for scalable unconstrained and constrained uplift modeling from experimental data. To accommodate working with big data, the package uses PySpark and H2O models as base l

Booking.com 254 Dec 31, 2022
A statistical library designed to fill the void in Python's time series analysis capabilities, including the equivalent of R's auto.arima function.

pmdarima Pmdarima (originally pyramid-arima, for the anagram of 'py' + 'arima') is a statistical library designed to fill the void in Python's time se

alkaline-ml 1.3k Dec 22, 2022
A library to generate synthetic time series data by easy-to-use factors and generator

timeseries-generator This repository consists of a python packages that generates synthetic time series dataset in a generic way (under /timeseries_ge

Nike Inc. 87 Dec 20, 2022
Skoot is a lightweight python library of machine learning transformer classes that interact with scikit-learn and pandas.

Skoot is a lightweight python library of machine learning transformer classes that interact with scikit-learn and pandas. Its objective is to ex

Taylor G Smith 54 Aug 20, 2022
Formulae is a Python library that implements Wilkinson's formulas for mixed-effects models.

formulae formulae is a Python library that implements Wilkinson's formulas for mixed-effects models. The main difference with other implementations li

34 Dec 21, 2022
🌲 Implementation of the Robust Random Cut Forest algorithm for anomaly detection on streams

🌲 Implementation of the Robust Random Cut Forest algorithm for anomaly detection on streams

Real-time water systems lab 416 Jan 06, 2023
Using Logistic Regression and classifiers of the dataset to produce an accurate recall, f-1 and precision score

Using Logistic Regression and classifiers of the dataset to produce an accurate recall, f-1 and precision score

Thines Kumar 1 Jan 31, 2022
Machine learning that just works, for effortless production applications

Machine learning that just works, for effortless production applications

Elisha Yadgaran 16 Sep 02, 2022
LiuAlgoTrader is a scalable, multi-process ML-ready framework for effective algorithmic trading

LiuAlgoTrader is a scalable, multi-process ML-ready framework for effective algorithmic trading. The framework simplify development, testing, deployment, analysis and training algo trading strategies

Amichay Oren 458 Dec 24, 2022
A collection of video resources for machine learning

Machine Learning Videos This is a collection of recorded talks at machine learning conferences, workshops, seminars, summer schools, and miscellaneous

Dustin Tran 1.5k Dec 29, 2022
PySpark ML Bank Churn Prediction

PySpark-Bank-Churn Surname: corresponds to the record (row) number and has no effect on the output. CreditScore: contains random values and has no eff

kemalgunay 2 Nov 11, 2021
Uber Open Source 1.6k Dec 31, 2022
A pure-python implementation of the UpSet suite of visualisation methods by Lex, Gehlenborg et al.

pyUpSet A pure-python implementation of the UpSet suite of visualisation methods by Lex, Gehlenborg et al. Contents Purpose How to install How it work

288 Jan 04, 2023
A Software Framework for Neuromorphic Computing

A Software Framework for Neuromorphic Computing

Lava 338 Dec 26, 2022
Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any student(s) having the second lowest grade.

Hackerank-Nested-List Given the names and grades for each student in a class N of students, store them in a nested list and print the name(s) of any s

Sangeeth Mathew John 2 Dec 14, 2021
A high-performance topological machine learning toolbox in Python

giotto-tda is a high-performance topological machine learning toolbox in Python built on top of scikit-learn and is distributed under the G

giotto.ai 632 Dec 29, 2022
Land Cover Classification Random Forest

You can perform Land Cover Classification on Satellite Images using Random Forest and visualize the result using Earthpy package. Make sure to install the required packages and such as

Dr. Sander Ali Khowaja 1 Jan 21, 2022
High performance implementation of Extreme Learning Machines (fast randomized neural networks).

High Performance toolbox for Extreme Learning Machines. Extreme learning machines (ELM) are a particular kind of Artificial Neural Networks, which sol

Anton Akusok 174 Dec 07, 2022
Continuously evaluated, functional, incremental, time-series forecasting

timemachines Autonomous, univariate, k-step ahead time-series forecasting functions assigned Elo ratings You can: Use some of the functionality of a s

Peter Cotton 343 Jan 04, 2023