Predicción de bajas de clientes mediante mensajes en redes sociales

En la realización de este trabajo de Fin de Grado se ha colaborado con la empresa MásMóvil para poder realizar un caso real de los procesos llevados a cabo en un proyecto de aprendizaje automático, desde la extracción de información hasta el análisis de los resultados y las conclusiones obtenidas. El objetivo final de este proyecto es intentar determinar si es posible predecir la baja de un cliente en base a diferentes datos, como sus mensajes publicados en redes sociales referentes a la compañía. Para ello se ha utilizado una fuente de datos proveniente de la empresa. Se ha realizado un proceso de análisis y visualización de los datos. Se ha realizado un Procesamiento del Lenguaje Natural con el objetivo de extraer diferentes temas a partir de los mensajes escritos por los usuarios. Se han utilizado diferentes modelos de Machine Learning para la clasificación y se han utilizado librerías para la optimización de hierparámetros, se han interpretado los resultados y finalmente se ha llegado a dos conclusiones. Abstract: In the making this Final Degree project, collaboration has been provided with the company Más-Móvil to be able to carry out a real case of the processes performed in a Machine Learning project, from the information extraction to the analysis of the results and the conclusions obtained. The end goal of this project is trying to determine if it is possible to predict the dropout of a client based on different data, such as their messages published on social networks referring to the company. For this, a data source from the company has been used. A data analysis and visualization process has been carried out. A Natural Language Processing has been carried out with the aim of extracting different themes from the messages written by users. Different Machine Learning models have been used for the classification and libraries have been used for the optimization of hiparameters, the results have been interpreted and finally two conclusions have been reached