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Ich werde ein Kundenabwanderungs-Vorhersagemodell in Python erstellen
Datenwissenschaftler
Data Scientist | Spezialist für Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision
Ich verwandle Rohdaten in intelligente Lösungen für die echte Welt.
Ich bin spezialisiert auf Machine Learning Mod...
Über diesen Service
Ich erstelle ein vollständiges System zur Vorhersage von Kundenabwanderung mit Machine Learning und Python. Das Modell analysiert das Verhalten der Kunden und sagt voraus, wer wahrscheinlich dein Geschäft verlässt, damit du rechtzeitig Maßnahmen ergreifen kannst.
Mit Scikit-learn, Pandas und Streamlit liefere ich eine saubere, produktionsreife Lösung mit einem interaktiven Dashboard, Modellleistungsberichten und gut dokumentiertem Quellcode.
Perfekt für Startups, Telekommunikationsunternehmen, SaaS-Firmen und alle, die Kundenverluste mithilfe von Daten reduzieren wollen.
Schreib mir vor deiner Bestellung, um deine Daten und Ziele zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
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SQL
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Welche Daten muss ich bereitstellen?
Ein strukturiertes Dataset mit Kundendaten wie Laufzeit, Vertragstyp, monatliche Gebühren und genutzte Dienste. CSV- oder Excel-Format funktioniert perfekt. Keine Sorge, wenn deine Daten unordentlich sind — ich kümmere mich um alle Reinigung und Vorverarbeitung.
Q2: Für welche Art von Unternehmen ist das geeignet?
Jedes Unternehmen, das Kunden hat! Es funktioniert perfekt für Telekommunikationsfirmen, SaaS-Plattformen, Banken, Versicherungen, E-Commerce-Shops und abonnementbasierte Dienste.
Q3: Wie genau wird das Modell sein?
Die Genauigkeit hängt von der Qualität und Größe deiner Daten ab. Ich trainiere und vergleiche automatisch mehrere Modelle und wähle das beste aus. Du erhältst einen vollständigen Leistungsbericht mit Genauigkeit, ROC-AUC-Score und Verwirrungsmatrix.
