Neste repositório você encontrará as informações do meu projeto📦 que elaborei em conjunto da Hashtag Treinamentos, para reforçar os conhecimentos da aula de automação com python.
Fui contratado por uma empresa com mais de 800 mil clientes para um projeto de Dados. Recentemente a empresa percebeu que da sua base total de clientes, a maioria são clientes inativos, ou seja, que já cancelaram o serviço.
Precisando melhorar seus resultados ela quer conseguir entender os principais motivos desses cancelamentos e quais as ações mais eficientes para reduzir esse número.
Em qualquer projeto, inicialmente precisamos planejar as etapas que iremos seguir, para facilitar o processo e otimizar nosso tempo.
Segue abaixo o passo a passo para análise de dados:
- Passo 1: Importar a base de dados (utilização de uma biblioteca)
- Passo 2: Visualizar a base de dados
- Encontrar as cagadas da base de dados
- Verificar Colunas inúteis (informações que não te ajuda, te atrapalha)
- Passo 3: Tratamento de dados (corrigir as cagadas da base de dados)
- Informações no formato errado - (string or number)
- Passo 4: Análise inicial dos cancelamentos
- Passo 5: Análise de causas dos cancelamentos dos clientes
- Passo 6: resultado e sugestão da resolução dos cancelamentos
- Filtrar a base de dados
OBS: Ao enviar todo os arquivos desse projeto, acabou excedendo o limite de tamanho de arquivo definido pelo GitHub. O GitHub impõe um limite de tamanho de arquivo de 100 MB para repositórios Git.
Para resolver esse problema, usei o Git LFS (Git Large File Storage):
O Git LFS é uma extensão do Git que permite armazenar
arquivos grandes em servidores externos, como o próprio Git LFS ou serviços de armazenamento em nuvem.
Vou fornecer um exemplo de como foi usado o Git LFS para a pasta nesse projeto
Foi configurando o Git LFS para rastrear os arquivos na pasta " AnalisandodadoscomPython.ipynb" e armazená-los externamente.
//Inicializar o Git LFS
git lfs install
//Rastrear a pasta "AnalisandodadoscomPython.ipynb"
git lfs track "AnalisandodadoscomPython.ipynb/*"
Após, continuar o procedimento normal adicionando, commitando e upando o arquivo pelo Git.
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