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Data / IA - PFS034026 - Modélisation du cycle de vie des conseillers et prédiction du churn
Data Analysis / Data ScienceData Science & Machine LearningChurn PredictionERP & Data AnalyticsXGBoostEnvironmental Management & SustainabilitySoftware Engineering (Python)Databases (SQLite/PostgreSQL)
Publié il y a environ 13 heures
Stage
⏱️4-6 mois
💼Présentiel
📅Expire dans 13 jours
Relancer = professionnalisme.
Description du poste
Présentation du projet: Analyser le cycle de vie des conseillers d’un réseau de vente directe, depuis le recrutement jusqu’à l’abandon, afin d’identifier les signaux faibles et prédire le churn.
Périmètre & livrables:
- Analyse descriptive des patterns d’activité et d’engagement
- Identification des indicateurs précurseurs d’abandon (warning signals)
- Construction de modèles de classification pour la prédiction du churn
- Analyse de l’importance des variables explicatives
- Recommandations business actionnables pour réduire l’attrition
Outils / Technologies:
- Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost, SQL, Jupyter, Power BI / Tableau