"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 17996
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciência da computação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - Campus Florestal |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Manuel Ferreira Ribeiro Di Simões |
| Orientador | FABRICIO AGUIAR SILVA |
| Outros membros | Gabriel Teixeira Pinto Coimbra |
| Título | Identificação da causa de churn em aplicativos móveis |
| Resumo | Contextualização: Nos últimos anos, a área de análise de dados tem desempenhado um papel fundamental nas estratégias empresariais, permitindo às organizações extrair insights valiosos de grandes volumes de dados. No setor de negócios, um dos desafios comuns é a desistência por parte dos usuários de utilizar certo produto da empresa, conhecida como churn. Compreender os fatores que levam à ocorrência de churn e identificar ações eficazes para reduzi-lo são aspectos cruciais para as empresas que buscam melhorar sua retenção de clientes e impulsionar o crescimento. Nesse contexto, a inferência causal emerge como uma poderosa abordagem para analisar o efeito causal de variáveis específicas no churn. A inferência causal permite ir além das análises descritivas e correlacionais, fornecendo insights sobre as relações de causa e efeito entre variáveis relevantes. Objetivo: Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo explorar a inferência causal aplicada ao problema de churn em empresas reais, neste caso bancos digitais, com o objetivo de buscar suprir essa falta de análise nesse ramo. Materiais e métodos: Para alcançar esse objetivo, foi feito o uso da biblioteca DoWhy, desenvolvida pela Microsoft. O DoWhy oferece uma abordagem sistemática e intuitiva para análise causal, permitindo estimar e testar o efeito causal de variáveis de interesse. Com o DoWhy, pode-se modelar o relacionamento entre as variáveis, identificar possíveis efeitos da variável estudada e realizar refutações estatísticas para verificar a validade das inferências causais. Foi utilizada uma abordagem de pesquisa empírica, com foco na análise causal do churn utilizando a biblioteca DoWhy. O churn é identificado como o problema a ser analisado, buscando compreender as causas e encontrar estratégias para reduzi-lo. Os dados são explorados e pré-processados para garantir a qualidade e consistência das informações. Utilizando a biblioteca Causal-learn ou manualmente, um grafo causal é construído para modelar as relações entre as variáveis. A biblioteca DoWhy oferece métodos para realizar a estimativa do efeito causal e refutações dos grafos, as refutações são realizadas para testar o grafo causal gerado, como resultado é apresentado o valor-p que é uma medida estatística que indica a probabilidade de obter um resultado igual ou mais extremo do que o observado, assumindo que a hipótese nula seja verdadeira. Resultados: Dentre os Resultados, os grafos gerados automaticamente pela biblioteca causal-learn não identificaram a variável "churner" como a variável de resultado. Ao realizar a análise manual dos dados, obteve-se um valor-p igual a 0,72, considerado insatisfatório, uma vez que valores abaixo de 0,05 são mais significativos. Apesar das limitações, este estudo contribui para a compreensão da causalidade nas variáveis analisadas, podendo fornecer insights relevantes para tomadas de decisões futuras. |
| Palavras-chave | inferência causal, causalidade, churn |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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