ChallengeTelecomX(Parte1) Esta es la solución. Challenge Telecom X - Análisis de Datos Este proyecto aborda el análisis de datos para Telecom X, enfocado en predecir el fenómeno de "Churn" (abandono de clientes). El proceso se divide en tres etapas principales: extracción, transformación y estandarización de datos.
🔍 Pasos Realizados
- Extracción de Datos
- Carga inicial del dataset desde un archivo JSON remoto.
- Normalización de datos anidados en las columnas:
- customer
- phone
- internet
- Renombramiento de columnas para eliminar prefijos redundantes.
- Transformación de Datos
- Limpieza de datos:
- Eliminación de valores vacíos en Churn (224 registros) y Charges.Total (11 registros).
- Tipificación correcta de Charges.Total como float64.
- Renombramiento de columnas en español para mejor comprensión.
-
Estandarización de Datos
- Variables binarias.
- Variables categóricas con dummies.
-
Análisis y creación de gráficas.
📈 Análisis Exploratorio (Hallazgos Clave)
1. Patrones Críticos de Abandono
- Servicios Digitales:
- Clientes sin seguridad online: 10x más churn (3,443 vs 295)
- Clientes sin streaming: 85% más probabilidad de abandono
- Factores Contractuales:
- Contratos mensuales: 45% de abandonos vs 12% en contratos de 2 años
- Facturas < $50: 3.2x más riesgo
2. Perfil Demográfico de Riesgo +riesgo)
| Segmento | Tasa Churn |
|---|---|
| Hombres solteros <45 años | 38.7% |
| Jubilados | 12.1% |
| Usuarios sin internet | 42.3% |
3. Servicios que Retienen
Seguridad Online: ↓91.4% churn
Fibra Óptica: ↓67% churn vs DSL
Contratos 2 años: ↓73% churn vs mensual