Chiamate all'assistenza clienti e churn
Hai già visto che non c'è molta differenza nella durata dell'account tra chi fa churn e chi non lo fa, ma che c'è una differenza nel numero di chiamate all'assistenza clienti effettuate da chi fa churn.
Ora visualizziamo questa differenza con un box plot e includiamo altre caratteristiche di interesse: i clienti con piani internazionali fanno più chiamate all'assistenza? Oppure tendono a fare più churn? E i piani di segreteria telefonica? Scopriamolo!
Ricorda la sintassi per creare un box plot con seaborn:
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
Se vuoi rimuovere gli outlier, puoi specificare il parametro aggiuntivo sym="", e puoi aggiungere una terza variabile usando hue.
Questo esercizio fa parte del corso
Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()