- Previsão de cancelamentos em Hotéis Você foi contratado como cientista de dados para analisar uma base de dados de clientes de uma rede de Hotéis e sua tarefa é investigar os dados em busca de insights que possam ajudar a empresa a evitar cancelamentos e também construir um modelo preditivo que possa antecipar esses cancelamentos, de modo que a empresa tenha tempo hábil para agir com ações de retenção. Informações sobre o dataset:
- As informações são anonimizadas por questões de privacidade
- Base de dados no link:
- https://dhauz-challenges.s3.amazonaws.com/cancellation_prediction.rar
Comece respondendo as seguintes questões:
a) Elabore hipóteses e visualizações envolvendo a variável cancellation e, pelo menos, outras duas variáveis presentes no dataset;
b) Desenvolva um modelo preditivo de classificação para identificar cancelamentos e utilize métricas adequadas para argumentar a efetividade do modelo;
c) Ao realizar a validação cruzada do modelo de classificação, discuta sobre as diferenças entre utilizar uma separação entre treino e teste aleatória e uma separação temporal (Ex: treino em 2015 e 2016 e validação em 2017). Os resultados são diferentes? Qual o mais indicado?