Livrables

Pour participer au challenge, chaque candidat doit s’inscrire au préalable sur le site web de Management & Data Science, puis soumettre votre contribution dans l’onglet « Participer ». Cette contribution doit comprendre :

1. le fichier d’évaluation avec les prévisions définitives. Les candidats auront complété les valeurs vierges par leurs prédictions.
2. un article qui présentent vos préconisations managériales pour réduire le churn (stratégies de rétention). Il s’agit d’un article de 2000 mots maximum soumis via la plateforme de Management & Datascience avec les éléments suivants :
   • le titre de la contribution (10 mots maximum)
   • un résumé de 100 mots qui précise le contexte, les objectifs, la démarche, les livrables/résultats, l’originalité de la contribution et les mots clés).
   • une introduction présentant le contexte, la mission et les objectifs
   • la démarche et l’environnement du projet,
   • Les résultats obtenus et la présentation des livrables illustrés par des figures, des images, des vidéos ou des tableaux
   • les préconisations et la stratégie anti-churn
   • Une conclusion avec un rappel des principales contributions
   • la liste des sources et des références bibliographiques.

Évaluation

1) les prévisions

Les soumissions sont comparées aux valeurs réelles. Plus les soumissions sont précises, plus les candidats obtiennent un score élevé.

La métrique d’évaluation principale sera l’exactitude (accuracy), c’est-à-dire le nombre de prédictions justes rapporté au nombre de cas dans le jeu de test.

Une péréquation est ensuite réalisée pour obtenir un score et réaliser le classement du challenge entre les équipes.

2) l’article sur les préconisations managériales

La qualité de l’article sera évaluée suivant les critères suivants

• la pertinence: dans quelle mesure le livrable répond à la mission ? (qualité de la prédiction)
• la rigueur : les résultats proposés sont-ils valides ? (robustesse de la démarche)
• l’impact : quelle est la valeur de la contribution ? (qualité des préconisations)
• la clarté : la solution proposée est-elle intelligible et originale ? (qualité de la présentation du rapport)

Description

Les candidats ont accès à un jeu de données comprenant 15 attributs et  5.986 instances.

La description des variables est la suivante :

• ID : identification de la ligne (ce n’est donc pas une variable ! Elle se trouve en première colonne du fichier)
• La variable à prédire (Y = « Désabonnement ») est une variable binaire qui correspond à un désabonnement (Oui, Non) ; elle se trouve en dernière colonne du fichier
• Les variables explicatives (X = … ) sont les suivantes:
  • Informations démographiques sur les clients
    • Genre: le sexe du client (Homme, Femme)
    • Senior : indique si le client a 65 ans ou plus : Oui, Non
    • Enfant: indique si le client a des enfants à charge.
  • Services auxquels chaque client s’est inscrit
    • Ancienneté : depuis combien de temps (en mois) il est client
    • lignes multiples : si le client a plusieurs lignes ou non
    • services internet : type de fourniture d’accès Internet du client (DSL, Fibre optique, Non).
    • Autre service : si le client dispose ou non d’une sécurité en ligne.
    • Partenaire : si le client a un partenaire.
  • Informations sur le compte client
    • type de contrat,
    • mode de paiement,
    • facturation sans papier,
    • frais mensuels,
    • frais totaux.

Fichiers

Les candidats ont accès aux fichiers suivants :

• le fichier d’entrainement : Téléchargement
• le fichier d’évaluation à compléter : Téléchargement