📊 Previsão de Churn de Clientes com Machine Learning

Projeto de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina focado em prever quais clientes possuem alta probabilidade de cancelar seus serviços (Churn), permitindo que a equipe de retenção tome ações preventivas.

🚀 Funcionalidades

• Geração e Tratamento de Dados: Simulação realista de comportamento financeiro e contratual.
• Engenharia de Recursos (Feature Engineering): Aplicação de One-Hot Encoding para variáveis categóricas.
• Modelagem Preditiva: Algoritmo Random Forest Classifier atingindo 88% de acurácia.
• Análise do Impacto no Negócio: Mapeamento das variáveis mais decisivas (Feature Importances) na retenção.
• Testes Automatizados: Suíte de testes integrados com Pytest para validação de pipeline e dados.

📈 Resultados do Modelo

• Acurácia Geral: 88.0%
• Fatores Principais de Cancelamento:
  1. Tempo de contrato em meses (23.8%)
  2. Valor da fatura mensal (19.0%)
  3. Idade do cliente (15.2%)
  4. Dias de atraso no pagamento (13.7%)

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python 3.14+
• Pandas & NumPy: Manipulação e análise estruturada de dados.
• Scikit-Learn: Algoritmo Random Forest e métricas de avaliação.
• Pytest: Validação e testes automatizados.

📄 Como Executar

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/KatheryneSanches/Previsao_Churn_Clientes.git](https://github.com/KatheryneSanches/Previsao_Churn_Clientes.git)