Estudo de desempenho de modelos de IA aplicados ao churn de clientes.

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.