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title: "Introducción"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/tutorials/churn-prediction/introduction/
description: "Churn prediction, Crea un poderoso pipeline de ML que puede usarse para predecir la deserción usando el servicio Catalyst QuickML."
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: All Services
type: tutorial
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# Churn Prediction

# Introducción

En este tutorial, te guiaremos a través del proceso de construcción de un poderoso modelo de machine learning usando [Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/getting-started/introduction/) para predecir si un cliente abandonará o no.

En este tutorial, primero [preprocesaremos los conjuntos de datos](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/) para asegurarnos de que estén limpios y preparados para el entrenamiento. A continuación se construirá un [pipeline de datos](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-data-pipeline/) para manejar la transformación de datos, y se construirá un [pipeline de ML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-ml-pipeline/) para entrenar y probar el modelo. Finalmente, proporcionaremos un [endpoint](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/) para el modelo entrenado que permite la interacción con aplicaciones externas y proporciona predicciones de Churn.

El modelo de ML Churn Prediction está construido usando el siguiente servicio de Catalyst:

**[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/getting-started/introduction/)** : Usando este servicio, primero preprocesaremos el conjunto de datos de ejemplo implementando [operaciones de nodos](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/) sobre ellos y construyendo el [pipeline de datos](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-data-pipeline/). Estos datos preprocesados se usarán para crear un modelo de ML ejecutando [algoritmos de ML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/ml-algorithms/classification-algorithms/). Finalmente, este modelo de ML Churn Prediction puede ser accedido por aplicaciones externas usando la [URL del endpoint](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/) generada en QuickML.

La salida final, después de crear todos los pipelines de datos y ML requeridos en la [consola de Catalyst](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index), se verá así:

![final_output](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/introduction.webp)