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  3. 마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
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고객 이탈 탐색하기

이제 고객 이탈이 무엇인지 알았으니, telco라는 이름의 DataFrame으로 미리 로드된 고객 데이터셋의 구조를 살펴보겠습니다. 데이터 구조를 점검하는 것은 이탈 모델링 과정에서 가장 기본적이면서도 자주 간과되는 단계입니다.

.info() 같은 pandas 메서드를 사용해 전체 구조를 파악하고, Machine Learning에서 "특성(features)"이라고도 부르는 다양한 열을 확인해 보세요. 예를 들어 고객이 고객센터에 전화한 횟수를 나타내는 'CustServ_Calls', 고객이 속한 주(state)를 나타내는 'State' 등이 있습니다.

그중에서도 특히 중요한 특성이 하나 있습니다. 바로 'Churn'으로, 고객이 이탈했는지 여부를 yes 또는 no로 나타냅니다. 이번 연습에서는 이 특성을 탐색하는 것이 목표입니다. telco['Churn']로 접근할 수 있어요.

데이터셋에는 이탈 고객과 비이탈 고객이 각각 몇 명인가요? 이를 빠르게 확인하려면 telco['Churn']에 .value_counts() 메서드를 사용하세요.

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