🔥 Churn, IA & Data : rétention activée ! Garder ses utilisateurs engagés, c’est crucial. La clé ? Comprendre pourquoi ils partent… et surtout, comment les retenir. Pour ça, cap sur automation + data + IA. J’ai suivi aujourd'hui une formation sur le churn, via PySpark. L’objectif ? Prédire l’attrition grâce au machine learning. Ce que j’ai exploré : 📌 Pourquoi prédire le churn ? : Identifier les enjeux et les métriques clés 📌 Prétraitement des données : Nettoyer et transformer les données pour créer un modèle performant 📌 Exploration des données : Détecter les insights pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs 📌 Construction d’un modèle de churn : Entraîner un metric tree pour prédire les départs Et maintenant place à une nouvelle formation mais ici pour améliorer sa modélisation prédictive : 📊 Régression linéaire et multiple > aka prédire combien d'abonnés tu aurais demain en fonction de ceux que tu as aujourd’hui, puis ajouter d'autres facteurs déterminants. 💡 Recueillir et analyser tout ça dans Excel > sans faire quelque chose de trop complexe (overfitting) ou de trop simpliste (underfitting). Et bien sûr, toujours jeter un œil sur The Audiencers pour compléter la veille 🔍