telecom-users-churn-forecasting

У оператора связи начал увеличиваться отток клиентов. В связи с этим оператор хочет научится прогнозировать отток клиентов и понять, почему это происходит. Если выяснится, что клиент планирует уйти, то ему будут предложены промокоды, скидки и специальные условия.

Цель проекта

Разработка модели машинного обучения, которая будет прогнозировать отток клиентов.

Про данные

Доступна база данных, хранящая персональную информацию о тарифах и договорах пользователей.

Данные хранятся в таблицах в базе данных PostgreSQL:

• contract — информация о договоре.
• personal — персональные данные клиента.
• internet — информация об интернет-услугах.
• phone — информация об услугах телефонии.

Информация о договорах актуальна на 01.02.20.

Описание данных

contract

• customerID — ID пользователя.
• BeginDate — дата начала действия.
• EndDate — дата окончания действия.
• Type — тип оплаты.
• PaperlessBilling — безбумажный расчётный лист.
• PaymentMethod — тип платежа.
• MonthlyCharges — расход за месяц.
• TotalCharges — общие расходы.

personal

• customerID — ID пользователя.
• gender — пол.
• SeniorCitizen — является ли абонент пенсионером.
• Partner — есть ли у абонента супруг/супруга.
• Dependents — есть ли у абонента дети.

internet

• customerID — ID пользователя.
• InternetService — тип подключения.
• OnlineSecurity — блокировка небезопасных сайтов.
• OnlineBackup — облачное хранилище файлов для резервного копирования данных.
• TechSupport — выделенная линия технической поддержки.
• StreamingTV — стриминговое телевидение.
• StreamingMovies — каталог фильмов.

phone

• customerID — ID пользователя.
• MultipleLines — подключение телефонного аппарата к нескольким линиям одновременно.