diff --git a/CRM/Customer Churn Prediction/notebook.ipynb b/CRM/Customer Churn Prediction/notebook.ipynb
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--- a/CRM/Customer Churn Prediction/notebook.ipynb	
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+    "## Geschäftsverständnis\n",
+    "Im ersten Schritt wird das Geschäftsverständnis entwickelt, um sicherzustellen, dass das Data Science-Projekt die Geschäftsziele unterstützt und echten Mehrwert bietet. Hierzu gehören die klare Definition der Projektziele, das Verständnis der Anforderungen und Erwartungen der Stakeholder sowie eine Kosten-Nutzen-Analyse des Projekts.\n",
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+    "## Datenverständnis\n",
+    "Bevor mit der Modellierung begonnen werden kann, ist ein tiefes Verständnis der verfügbaren Daten notwendig. Dies umfasst die Identifikation und Sammlung aller relevanten Datenquellen, die Bewertung der Datenqualität sowie eine erste Analyse der Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.\n",
+    "\n",
+    "## Machine Learning Strategie\n",
+    "In diesem Schritt wird eine Strategie für den Einsatz von Machine Learning entwickelt. Dazu gehört die Auswahl geeigneter Algorithmen, die Festlegung von Modellierungsansätzen und die Planung der erforderlichen Infrastruktur und Ressourcen.\n",
+    "\n",
+    "## Modellierung\n",
+    "Der Modellierungsprozess umfasst die Entwicklung und das Training von Machine Learning-Modellen basierend auf den zuvor festgelegten Strategien. Hier werden verschiedene Algorithmen angewendet und die Modelle auf Trainingsdaten angepasst, um spezifische Muster und Beziehungen in den Daten zu lernen.\n",
+    "\n",
+    "## Evaluierung\n",
+    "Nach der Modellierung werden die entwickelten Modelle evaluiert, um ihre Leistung zu beurteilen. Dies erfolgt durch den Einsatz verschiedener Metriken und Validierungstechniken. Ziel ist es, die Genauigkeit, Robustheit und Verallgemeinerungsfähigkeit der Modelle zu überprüfen und gegebenenfalls Optimierungen vorzunehmen.\n",
+    "\n",
+    "## Bereitstellung\n",
+    "Im letzten Schritt werden die Modelle in die Produktionsumgebung überführt. Dies umfasst die Implementierung, das Monitoring und die Wartung der Modelle, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig und effizient arbeiten. Zudem werden Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung und Anpassung der Modelle entwickelt, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.\n"
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-  "title": "Customer Churn Prediction",
-  "teaser": "In diesem Praxisbeispiel können Sie mithilfe des Machine Learning Models herausfinden, wie Sie die Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche präzise vorhersagen und proaktiv darauf reagieren können. "
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