Se realiza un análisis para la retención de clientes de una empresa de telecomunicaciones, utilizando árboles de decisión y bosque aleatorio para entender las características más relevantes para la retención de clientes de una empresa de telecomunicaciones.

El conjunto de datos se tomó de Kaggle Éste cuenta con 7,043 renglones y 21 columnas.

Cada renglón representa un cliente y cada columna un atributo. Entre los atributos se incluyen:

• Características socidemograficas: sexo, si tienen pareja y dependientes económicos
• Información de la cuenta: antiguedad como cliente en la compañía, contrato, forma de pago, monto del pago mensual, etc
• Servicios que recibe: telefono, si tiene multiples líneas, internet, seguridad, respaldos, TV, etc
• Churn: Clientes que se abandonaron la compañía en el último mes

En la fase de preprocesamiento, se elimina el customerID, se sustituyen los valors nulos por 0 (solo 11, presentes en la variable TotalCharges), y se realiza una transformación de las variables categóricas en binarias mediante la codificación One Hot Encoding.

• Tasa Churn: Se obtuvo cuando clientes estaban perdiendo cada trimestre, con este indicador se puede entender la magnitud del problema y la efectividad de las estrategias de retención.
• Tasa de retención: Nos sirvió para saber cuantos clientes continuan con la suscripción.
• Modelo altamente recomendado: Con este modelo pudimos obtener una muy buena aproximación y cuando se trate de un problema del tipo churn, considerar altamente Random Forest por los resultados obtenidos.