顧客解約（Churn）を探索する

顧客の解約（churn）が何かを理解したところで、事前に telco という DataFrame に読み込まれている顧客データセットの構造を確認していきます。データの構造を把握することは、解約モデルを作るうえでの基本ステップであり、見落とされがちです。

.info() などの pandas メソッドを使って構造を把握し、さまざまな列（Machine Learning では「特徴量」とも呼びます）に注目してください。たとえば、顧客が行ったカスタマーサポートへの電話回数を表す 'CustServ_Calls' や、顧客の居住州を表す 'State' などがあります。

特に重要な特徴量が 'Churn' です。これは yes または no の2値を取り、顧客が解約したかどうかを示します。この演習では、この特徴量を探索します。telco['Churn'] で参照できます。

データセットには解約者と非解約者がそれぞれ何人いるでしょうか？これを手早く調べるには、telco['Churn'] に対して .value_counts() メソッドを使います。

Möjliga svar

2850 Churners と 483 Non-Churners。

21 Churners と 3312 Non-Churners。

483 Churners と 2850 Non-Churners。

727 Churners と 2606 Non-Churners。

exercise

顧客解約（Churn）を探索する

Instruktioner

Möjliga svar

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