Online eğitim firmaları, müşteri sadakatini artırmak ve müşteri kaybını azaltmak için churn olan kullanıcılarının nedenlerini anlamalıdır. Bu projede, churn olan kullanıcıların iptal sebeplerini analiz ederek, kullanıcıların geri bildirimlerini segmentlere ayıracağız. Ayrıca, özgün cevaplar için sentiment analizi yaparak bu cevapları en yakın kategoriye yerleştireceğiz.
Veri Seti Açıklaması
Bu proje için oluşturduğumuz veri seti, churn olan kullanıcıların abonelik türlerini ve iptal sebeplerini içermektedir. Veri seti, standart cevaplar, özgün cevaplar ve bazı anlamsız ifadeler ile kirletilmiştir.
UserID: Kullanıcının benzersiz kimliği
SubscriptionType: Abonelik türü (Basic, Standard, Premium)
ChurnReason: Kullanıcının iptal sebebi (Standart cevaplardan seçmeli veya özgün cevap)
ChurnReasonCategory: İptal sebebi kategorisi (Veri temizliği ve sentiment analysis ile belirlenecek)
ChurnReasonSentiment: Özgün cevapların sentiment analizi sonucu (Positive, Negative, Neutral)
Proje Adımları
Veri Yükleme ve İlk Bakış: Veri setini yükleyerek genel bir bakış atacağız. Verinin yapısını inceleyip eksik veya hatalı verileri tespit edeceğiz.
Eksik ve Hatalı Verilerin Temizlenmesi: Eksik değerleri doldurup hatalı verileri düzelteceğiz. Bu adımda, verinin doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için gerekli temizlik işlemlerini gerçekleştireceğiz.
Churn Sebeplerinin Kategorize Edilmesi: Standart cevapları belirleyip, özgün cevapları sentiment analysis ile en yakın kategoriye yerleştireceğiz.
Veri Analizi ve Görselleştirme: Kategorize edilen churn sebeplerini analiz ederek sonuçları görselleştireceğiz.
Eksik Yönlerin Belirlenmesi: Analiz sonuçlarına göre firmanın eksik olduğu yönleri belirleyerek, stratejik iyileştirme önerileri sunacağız.
Comentarios