Jeu de données et autres ressources :
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Dans ce projet complet d'ANALYSE DE CHURN utilisant SQL Server, Power BI et Python, nous aborderons un large éventail de sujets, notamment :
1. Processus ETL dans SQL Server
2. Nettoyage des données dans SQL Server
3. Transformations Power BI
4. Visualisation Power BI et amélioration des visuels
5. Construction d'un modèle de Machine Learning - Random Forest dans Jupyter Notebook
6. Visualisation des données prédites dans Power BI - Profil de Churner Prévu
Voici les Horodatages :
0:00 - Intro
1:03 - Explication du jeu de données
2:13 - Objectifs du projet et métriques requises
3:03 - ETL SQL Server et nettoyage des données
19:13 - Chargement des données Power BI, transformation, plan et mesures
27:48 - Visualisation Power BI - Page de résumé
1:07:09 - Construction du modèle de Machine Learning - Random Forest
1:29:29 - Visualisation Power BI - Page de prédiction de churn
Lien d'installation SSMS :
Lien d'installation Anaconda (Jupyter Notebook + Python) :
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Meilleur service d'hébergement web :
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