PYTHON para ANÁLISE DE DADOS na PRÁTICA: churn bancário com Plotly e Pandas | CASE REAL COMPLETO скачать в хорошем качестве

PYTHON para ANÁLISE DE DADOS na PRÁTICA: churn bancário com Plotly e Pandas | CASE REAL COMPLETO

Aprenda PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS NA PRÁTICA com um case real de churn bancário! Neste episódio da websérie Python para Análise de Dados, ANA RAQUEL , Cientista de Dados do Itaú e Coordenadora na FIAP, ensina a ANALISAR DADOS DE CHURN usando PLOTLY e PANDAS Descubra como identificar perfis de clientes que cancelam serviços, criar gráficos interativos profissionais e responder perguntas de negócio com dados. Código completo no Google Colab! Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com você! 🎯 O QUE VOCÊ VAI APRENDER ▶ Case real: análise de churn bancário (taxa de cancelamento de clientes) ▶ Como usar Pandas para manipular e explorar dados ▶ Plotly: criar gráficos interativos e profissionais ▶ Calcular taxa de churn com Python ▶ Análise de correlação: reclamações vs cancelamentos ▶ Técnicas de agrupamento com groupby() do Pandas ▶ Visualização de dados categóricos com gráficos de barras ▶ Como usar Google Colab para análise de dados ▶ Preparação de dados para análise (transformar dados em DataFrame) ▶ Customização de gráficos: cores, títulos, labels e interatividade ▶ Como responder perguntas de negócio com dados 📊 CASE PRÁTICO - CHURN BANCÁRIO Contexto : Banco europeu enfrentando aumento na taxa de cancelamento Objetivos : Entender fatores que influenciam o churn Identificar perfil típico de clientes que cancelam Variáveis analisadas : ▶ Taxa de churn (% de cancelamentos) ▶ Reclamações vs permanência no banco ▶ Saldo da conta, idade, salário ▶ País de origem, gênero 🐍 BIBLIOTECAS PYTHON UTILIZADAS ▶ Pandas: manipulação e análise de dados (read_csv, groupby, value_counts) ▶ Plotly Express (px): gráficos interativos rápidos ▶ Plotly Graph Objects (go): gráficos customizados e combinados 🎨 VISUALIZAÇÃO DE DADOS ▶ Gráficos interativos com hover (passar mouse para ver detalhes) ▶ Zoom e exploração dinâmica ▶ Cores intuitivas (verde = permaneceu, vermelho = saiu) ▶ Gráficos comparativos (barras agrupadas) ▶ Customização completa (títulos, eixos, labels, cores) 🔧 FERRAMENTAS ▶ Google Colab: IDE gratuita no navegador (acesse: colab.new) ▶ Python 3: linguagem de programação ▶ CSV: formato de dados estruturados 👥 CONHEÇA A HOST ✅ Ana Raquel Fernandes Cunha - Cientista de Dados no Itaú | Coordenadora na FIAP   / ana-raquel-fernandes-cunha-a48a07a0   🎬 SOBRE A WEBSÉRIE PYTHON PARA ANÁLISE DE DADOS Uma série prática que mostra como usar Python para resolver problemas reais de análise de dados, com cases aplicados do mercado de trabalho. 💭 PARA REFLETIR Que outras perguntas você faria sobre esse dataset de churn? Quais visualizações ajudariam sua equipe de negócio? Como você aplicaria essa análise na sua área? 🔔 INSCREVA-SE no canal da Alura para não perder o próximo episódio com mais análises de churn e ATIVE O SININHO para receber notificações! COMPARTILHE com quem quer aprender análise de dados na prática! #python #análisededados #plotly #pandas #churn #dataanalysis #datascience #googlecolab #visualizaçãodedados #pythontutorial #cienciadedados #analytics #churn #churnanalisys #bancodedados