Datensatz & Weitere Ressourcen:
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In diesem vollständigen CHURN-ANALYSE-Projekt mit SQL Server, Power BI & Python werden wir eine Vielzahl von Themen behandeln, darunter
1. ETL-Prozess in SQL Server
2. Datenbereinigung in SQL Server
3. Power BI-Transformationen
4. Power BI-Visualisierung & Verbesserung der Visuals
5. Aufbau eines Machine Learning Modells - Random Forest in Jupyter Notebook
6. Visualisierung der vorhergesagten Daten in Power BI - Vorhergesagtes Churn-Profil
Hier sind die Zeitstempel:
0:00 - Einführung
1:03 - Datensatz erklärt
2:13 - Projektziele & erforderliche Metriken
3:03 - SQL Server ETL & Datenbereinigung
19:13 - Power BI Datenladen, Transformation, Blueprint & Kennzahlen
27:48 - Power BI-Visualisierung - Zusammenfassungsseite
1:07:09 - Aufbau des Machine Learning Modells - Random Forest
1:29:29 - Power BI-Visualisierung - Churn-Vorhersage-Seite
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Anaconda Installationslink (Jupyter Notebook + Python):
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