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Ich werde ein Kundenabwanderungsmodell mit einem interaktiven Dashboard erstellen
Data Science, Machine Learning, KI-Lösungen
Hallo, ich bin Neil, ein Data Science & Machine Learning Entwickler, der leidenschaftlich daran arbeitet, reale Probleme mit Daten zu lösen. Ich helfe Unternehmen, Startups und Studierenden beim Aufba...
Über diesen Service
Verlorene Kunden kosten mehr, als die meisten Unternehmen denken. Ich werde
ein maßgeschneidertes Abwanderungsmodell entwickeln, das erkennt, welche Kunden
wahrscheinlich abwandern, bevor sie es tun, verpackt in ein benutzerfreundliches interaktives Dashboard,
nicht nur ein statisches Skript.
Was du bekommst:
Datenbereinigung & Vorverarbeitung deiner Kundendaten
Modellvergleich: Logistic Regression gegen XGBoost, damit du die
beste Methode für deine Daten erhältst
Feature-Importance-Analyse, um zu verstehen, WARUM Kunden abwandern, nicht nur wer
Interaktives Streamlit-Dashboard mit zwei Modi: CSV-Massen-Upload für Stapelvorhersagen und ein manuelles Formular für Einzelkundenabfragen
Optional: vollständig bereitgestellter, teilbarer Dashboard-Link + Anweisungen zum Nachtrainieren
Dies ist eine vollständige, getestete Pipeline, die ich bereits End-to-End aufgebaut habe, inklusive Dual-Model-Vergleich, funktionierender Dashboard-Benutzeroberfläche und herunterladbarem vortrainiertem Modell, kein theoretisches Demo.
Perfekt für: Abonnementunternehmen, SaaS-Produkte, Telekommunikation, E-Commerce,
Mitgliedschaftsplattformen, bei denen Bindung zählt.
Sende mir deine Kundendaten (CSV mit historischen Abwanderungslabels), und ich fange an. Schreib mir zuerst, wenn du unsicher bist, welches Paket zu deinen Bedürfnissen passt.
Expertise:
Klassifizierung
•
Churn
•
Prädiktive Analyse
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Welche Daten muss ich bereitstellen?
A: Eine CSV mit Kundenmerkmalen (z.B. Dauer, Nutzung, Tarifart, Support-Tickets) und einer Spalte, die vergangene Abwanderung anzeigt (ja/nein). Mehr Historie bedeutet in der Regel bessere Genauigkeit.
Q: Kann ich das Modell später mit neuen Daten nachtrainieren?
A: Ja — Das Premium-Paket enthält klare Anweisungen zum Nachtrainieren, damit du das Modell aktualisieren kannst, wenn deine Daten wachsen.
Q: Wird das Dashboard online gehostet oder läuft es lokal?
A: Das Premium-Paket beinhaltet einen gehosteten, teilbaren Dashboard-Link. Basic und Standard enthalten die Dateien, um es lokal auf deinem Rechner auszuführen.
Q: Welches Modell ist besser, Logistic Regression oder XGBoost?
A: Das hängt von deinen Daten ab — genau deshalb enthalten Standard und Premium einen Vergleich nebeneinander, damit du die echten Leistungsunterschiede sehen kannst, bevor du dich entscheidest.
