Modelar el abandono de clientes en una fintech de pagos B2B
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un modelo de regresión logística para predecir el abandono en una fintech y propón acciones de retención. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Qué factores predicen el abandono de clientes pymes y cómo se pueden segmentar para intervenciones de retención priorizadas?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar regresión logística como herramienta de clasificación binaria en contextos de negocio
- Realizar análisis exploratorio de datos multivariado con visualizaciones informativas
- Evaluar modelos predictivos mediante métricas de clasificación y validación cruzada
- Interpretar resultados estadísticos en términos de probabilidad y riesgo para toma de decisiones comerciales
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Statistics for Business
Bachelor · Business
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosAnalista de Crecimiento
La experiencia en modelado predictivo de comportamiento de clientes y segmentación por riesgo es directamente aplicable a la identificación de palancas de crecimiento y diseño de experimentos de retención en equipos de growth.
Este proyecto afina
- logistic-regression
- model-validation
- data-visualization
Analista de Marketing de Datos
La capacidad de construir modelos de clasificación de clientes y comunicar probabilidades de acción a equipos comerciales es central para la personalización de campañas y optimización de Customer Acquisition Cost (CAC).
Este proyecto afina
- exploratory-data-analysis
- feature-engineering
- data-visualization