Kundenservice-Anrufe und Churn
Du hast bereits gesehen, dass sich die Vertragslaufzeiten von Churnern und Nicht-Churnern kaum unterscheiden, dass es aber einen Unterschied bei der Anzahl der vom Churner hinterlassenen Kundenservice-Anrufe gibt.
Visualisieren wir diesen Unterschied jetzt mit einem Boxplot und beziehen weitere interessante Merkmale mit ein – machen Kundinnen und Kunden mit Internationaltarifen mehr Anrufe beim Kundenservice? Oder neigen sie eher zum Churn? Und wie sieht es mit Voicemail-Tarifen aus? Finden wir’s heraus!
Erinnere dich an die Syntax, um mit seaborn einen Boxplot zu erstellen:
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
Wenn du Ausreißer entfernen möchtest, kannst du den zusätzlichen Parameter sym="" angeben. Mit hue kannst du eine dritte Variable hinzufügen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Marketing Analytics: Kundenabwanderung in Python vorhersagen</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import matplotlib and seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Create the box plot
____.____(x = '____',
y = '____',
data = ____)
# Display the plot
plt.show()