Explorar la satisfacción del cliente
Fusionar conjuntos de datos es una habilidad crucial en el análisis de datos, sobre todo cuando se trata de datos relacionados de distintas fuentes. Estás trabajando en un proyecto para una institución financiera para comprender la relación entre las tasas de aprobación de préstamos y la satisfacción del cliente. Se han realizado dos estudios distintos: uno centrado en el rendimiento de la aprobación de préstamos en función de diversos factores, y otro en la satisfacción del cliente en distintas condiciones. Tu tarea consiste en analizar cómo se correlaciona el rendimiento de aprobación con la satisfacción del cliente, teniendo en cuenta otra variable como los tipos de interés.
Se han cargado para ti los DataFrames loan_approval_yield y customer_satisfaction, pandas como pd, numpy como np, seaborn como sns y matplotlib.pyplot como plt.
Este ejercicio forma parte del curso
Diseño experimental en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Merge the two datasets
merged_data = pd.____(loan_approval_yield,
____,
on='____')