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Title: Estudo de desempenho de modelos de IA aplicados ao churn de clientes.
Authors: Silva, Erick Vinicius de Araújo
metadata.dc.contributor.advisor: Pereira, Tiago Martins
metadata.dc.contributor.referee: Pereira, Tiago Martins
Oliveira, Fernando Luiz Pereira de
Oliveira, Diana Campos de
Keywords: Churn
Machine Learning
Estatística
Inteligência artificial
Issue Date: 2024
Citation: SILVA, Erick Vinícius de Araújo. Estudo de desempenho de modelos de IA aplicados ao churn de clientes. 2023. 50 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Abstract: O presente trabalho discute o impacto do avanço tecnológico na sociedade, destacando a impor tância da Estatística no processamento e análise de dados gerados em grande volume. Enfatiza a relevância da classificação de dados, particularmente em problemas como a Detecção de Fraude, destacando o papel dos algoritmos de aprendizado de máquina nesse contexto. Um exemplo prático abordado é a aplicação desses modelos para prever o cancelamento de cartões de crédito, ressaltando a utilidade da análise de dados na identificação de padrões e na tomada de decisões preventivas. O problema de negócio central que visa ser estudado no artigo é citado inicialmente no portal Kaggle, uma plataforma relevante para cientistas de dados, que oferece competições que abordam desafios reais de negócios. O cenário proposto envolve um gerente de banco que busca compreender e prever a perda de clientes, utilizando técnicas de aprendizado de máquina em uma base de dados financeiros. O objetivo geral do trabalho é explorar, utilizar e comparar algoritmos de aprendizado de máquina, investigando os fatores que influenciam o cancelamento de cartões de crédito para auxiliar o banco na retenção de clientes e manutenção de sua competitividade no mercado.
metadata.dc.description.abstracten: This work discusses the impact of technological advances on society, highlighting the importance of Statistics in the processing and analysis of data generated in large volumes. Emphasizes the relevance of data classification, particularly in problems such as Fraud Detection, Highlighting the role of machine learning algorithms in this context. An example The practical approach is the application of these models to predict the cancellation of credit cards, Highlighting the practicality of data analysis in identifying patterns and making decisions preventive. The central business problem that aims to be trained in the article is initially mentioned on the Kaggle portal, a relevant platform for data scientists, which offers competitions that address real business challenges. The proposed scenario involves a bank manager who seeks understand and predict customer churn using machine learning techniques in a financial database. The general objective of the work is to explore, use and compare algorithms machine learning, investigating the factors that influence card cancellation of credit to assist the bank in retaining customers and maintaining its competitiveness in the Marketplace.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6854
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