UTILIZAÇÃO DOS MODELOS ARIMA PARA PREVISÃO DA TAXA DE CHURN: ESTUDO DE CASO PARA UMA EMPRESA DE E-COMMERCE
DOI: 10.12957/cadest.2020.55671 A taxa de Churn, ou simplesmente Churn, calcula o número de usuários que se desconectam dos serviços de uma empresa em um período de tempo específico. Para alguns setores, esta é uma métrica básica para avaliar o sucesso do negócio, já que apresenta impacto direto n...
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
2021-02-01
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doaj-80edf044d2a34118b78a40f357acc0812021-02-25T22:04:15ZengUniversidade do Estado do Rio de JaneiroCadernos do IME: Série Estatística 1413-90222317-45362021-02-0148010.12957/cadest.2020.5567128681UTILIZAÇÃO DOS MODELOS ARIMA PARA PREVISÃO DA TAXA DE CHURN: ESTUDO DE CASO PARA UMA EMPRESA DE E-COMMERCEEduardo Dabul Torres0João Marcos Gomes da Silva1Marcello Montillo Provenza2Igor Campos de Almeida Lima3Jorge Luiz de Jesus Goulart4UERJUERJUERJUERJUERJDOI: 10.12957/cadest.2020.55671 A taxa de Churn, ou simplesmente Churn, calcula o número de usuários que se desconectam dos serviços de uma empresa em um período de tempo específico. Para alguns setores, esta é uma métrica básica para avaliar o sucesso do negócio, já que apresenta impacto direto no faturamento. Neste trabalho, projeta-se a curto prazo o Churn de uma empresa de e-commerce com base no histórico de seus dados. Para isso, utilizam-se as séries temporais para a previsão desses dados, o modelo Autorregressivo Integrado Médias Móveis (ARIMA). O trabalho passou por todas as etapas do ciclo iterativo de um processo de previsão dos dados, começando do estudo e análise da base de dados, passando pela escolha e validação dos parâmetros do modelo até chegar a projeção dos dados. O teste Dickey-Fuller mostrou que a série é estacionária, o melhor modelo encontrado foi o AR(1) e os resíduos seguem uma distribuição normal.https://www.e-publicacoes.uerj.br/index.php/cadest/article/view/55671 |
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DOI: 10.12957/cadest.2020.55671
A taxa de Churn, ou simplesmente Churn, calcula o número de usuários que se desconectam dos serviços de uma empresa em um período de tempo específico. Para alguns setores, esta é uma métrica básica para avaliar o sucesso do negócio, já que apresenta impacto direto no faturamento. Neste trabalho, projeta-se a curto prazo o Churn de uma empresa de e-commerce com base no histórico de seus dados. Para isso, utilizam-se as séries temporais para a previsão desses dados, o modelo Autorregressivo Integrado Médias Móveis (ARIMA). O trabalho passou por todas as etapas do ciclo iterativo de um processo de previsão dos dados, começando do estudo e análise da base de dados, passando pela escolha e validação dos parâmetros do modelo até chegar a projeção dos dados. O teste Dickey-Fuller mostrou que a série é estacionária, o melhor modelo encontrado foi o AR(1) e os resíduos seguem uma distribuição normal. |
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