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Je vais prédire le churn client et fournir des insights de fidélisation
Data Scientist certifié avec des compétences en Python, Excel, SQL et ML
Bonjour, je m'appelle Reda El Gadida, data scientist certifié originaire du Maroc et titulaire d'une formation intensive ALX de 15 mois. Je suis spécialisé dans le nettoyage, l'analyse et le machine l...
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
À propos de ce service
Perte de clients ?
J’aide les entreprises à prédire le churn et à en découvrir les raisons en utilisant des modèles avancés de machine learning.
Avec des métriques claires et des insights exploitables, vous saurez qui est à risque et pourquoi ils partent afin de conserver plus de clients.
Ce que je fournis :
- Modèles de prédiction du churn (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost)
- Métriques d’évaluation (Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC)
- Insights visuels (matrice de confusion, importance des variables, profils clients)
- Recommandations exploitables pour la fidélisation
- Notebook Jupyter propre + rapport sur le dataset de churn
Pourquoi travailler avec moi :
- Data Scientist certifié (ALX, plus de 3 ans d’expérience)
- Projet dans le portfolio : Prédiction du churn client (ROC-AUC 0.74)
- Résultats orientés business, pas seulement du code
- Communication claire + livraison fiable
Ne vous contentez pas de voir qui part, découvrez pourquoi ils partent et comment les retenir.
Note sur les champs du package Fiverr :
Le gestionnaire de packages de Fiverr utilise la terminologie des enquêtes.
Dans cette offre :
- Questions d’enquête = features/variables dans votre dataset (par exemple, ancienneté, type de contrat, charges mensuelles, habitudes d’utilisation, ou données démographiques)
- Répondants analysés = lignes/clients (chaque unité = 1000)
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quel type de données dois-je fournir ?
Un dataset au format Excel, CSV ou Google Sheets avec des informations historiques sur les clients. Idéalement, il doit inclure un indicateur de churn (Oui/Non ou 1/0) et des features telles que l’ancienneté, le type de contrat, les charges mensuelles, les habitudes d’utilisation ou les données démographiques.
Quelle sera la précision de la prédiction du churn ?
La précision dépend de la qualité et de la taille de votre dataset. Je fournis des métriques d’évaluation (Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC) pour que vous puissiez voir exactement la performance du modèle.
Quelle est la différence entre vos forfaits ?
Basique → 1 modèle, prédiction du churn, matrice de confusion. Standard → Plusieurs modèles comparés + insights sur l’importance des features. Premium → Pipeline complet de churn, modèles avancés avec tuning, segmentation client et recommandations business.
Quels outils utilisez-vous ?
J’utilise Python (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost) dans Jupyter Notebook/Google Colab. Les résultats sont livrés sous forme de prédictions, métriques d’évaluation et graphiques.
Pouvez-vous analyser de très grands datasets clients ?
Oui, pour des datasets dépassant les limites listées sur Fiverr, contactez-moi d’abord. Je peux gérer des données plus volumineuses et proposer une offre personnalisée selon vos besoins.
Mes données clients sont-elles en sécurité ?
Absolument. Vos données sont traitées comme confidentielles, utilisées uniquement pour votre projet, et supprimées après livraison. Je peux également signer un NDA si nécessaire.
