Explorer l'attrition de la clientèle

Maintenant que vous savez ce qu'est l'attrition de la clientèle (churn), examinons la structure de notre jeu de données clients, déjà chargé dans un DataFrame appelé telco. Vérifier la structure des données est une étape fondamentale du processus de modélisation de l'attrition, et on l'oublie trop souvent.

Utilisez des méthodes de pandas comme .info() pour vous faire une idée de sa structure et remarquez les différentes colonnes (aussi appelées « features » en Machine Learning), comme 'CustServ_Calls', qui indique le nombre d'appels au service à la clientèle effectués par le client, et 'State', qui précise l'État d'où provient le client.

Une feature nous intéresse tout particulièrement : 'Churn', qui peut prendre deux valeurs — yes et no — et indique si le client a résilié ou non. Dans cet exercice, votre tâche est d'explorer cette feature. Vous pouvez y accéder avec telco['Churn'].

Combien y a‑t‑il de clients ayant résilié et de clients n'ayant pas résilié dans le jeu de données ? Pour répondre facilement, vous pouvez utiliser la méthode .value_counts() sur telco['Churn'].