
Pandas — EDA & Limpeza de Dados
ConcluídoResumo completo
Objetivo: transformar dados brutos em um conjunto limpo e consistente, pronto para modelagem de churn.
- Inspeção inicial: dimensões, tipos e estatísticas descritivas.
- Limpeza: nulos, duplicatas, normalização de categorias, conversões de tipo.
- Engenharia de atributos: colunas derivadas relevantes ao churn.
- EDA direcionada: distribuições e relações com a variável alvo.
- Saída: dataset padronizado + insights que guiam a etapa de modelagem.
Stack: Python • Pandas • NumPy • (opcional) Seaborn/Matplotlib.