カスタマーサービスへの通話回数と解約（Churn）
すでに、解約者と非解約者の「契約期間」には大きな差がない一方で、解約者が残したカスタマーサービスへの通話回数には差があることを見てきました。
次は、この違いを箱ひげ図で可視化し、他の注目すべき特徴も組み合わせてみましょう。例えば、国際プラン加入者はカスタマーサービスへの通話が多いのでしょうか？ それとも解約しやすいのでしょうか？ ボイスメールプランではどうでしょう？ 確かめてみます。
seaborn を使って箱ひげ図を作成する際の構文を思い出してください。
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
外れ値を表示したくない場合は、追加パラメータとして sym="" を指定できます。さらに、hue を使うと3つ目の変数を追加できます。
この演習はコースの一部です
マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()