Appels au service client et churn
Vous avez déjà vu qu’il y a peu de différence de durée de contrat entre les clients partis (churners) et les autres, mais qu’il y a bien une différence dans le nombre d’appels au service client pour les churners.
Visualisons maintenant cette différence avec un box plot et ajoutons d’autres variables d’intérêt : les clients ayant un forfait international passent‑ils plus d’appels au service client ? Ont‑ils davantage tendance à partir ? Et qu’en est‑il des forfaits de messagerie vocale ? Voyons cela !
Rappelez‑vous la syntaxe pour créer un box plot avec seaborn :
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
Si vous souhaitez exclure les valeurs aberrantes, vous pouvez ajouter le paramètre sym="", et vous pouvez intégrer une troisième variable avec hue.
Cet exercice fait partie du cours
Marketing Analytics : prédire l’attrition client en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()