Regressão Logística - Churn Plano de Saúde

Autor: Rogério R R Coelho

O objetivo é identificar os fatores relacionados à evasão (cancelamento) de beneficiários de um plano de saúde e gerar insights que ajudem a reduzir o churn.

📊 Objetivo da Análise

Criar e avaliar um modelo estatístico preditivo capaz de estimar quais beneficiários têm maior risco de evasão nos próximos 12 meses.

📂 Base de Dados (nenhuma descrição adicional sobre os dados foi disponibilizada)

• Id_cliente: Identificação única do cliente
• Titularidade: Se é titular ou dependente do plano
• Cancelado: Status do cliente (Sim/Não)
• Faixa de Renda
• Idade (na adesão)
• Tempo de Plano (meses)
• Sexo
• Quantidade de consultas (últimos 12 meses)
• Quantidade de internações (últimos 12 meses)
• Valor da mensalidade
• UF
• Inadimplente (Sim/Não)

Etapas

1️⃣ Explorar e limpar os dados: análise exploratória (EDA), tratamento de valores faltantes e outliers.

2️⃣ Analisar estatisticamente: Calcular a taxa de churn, comparar entre grupos e destacar as variáveis mais relevantes.

3️⃣ Visualizar: gráficos (distribuições, heatmaps, etc.).

4️⃣ Modelar: Criar um modelo preditivo de churn, avalie acurácia e interprete os principais fatores.

5️⃣ Recomendar: Sugestões de ações estratégicas baseadas no que você encontrou.