고객센터 전화와 이탈(Churn)
이미 이탈 고객과 비이탈 고객 간에 계정 유지 기간에는 큰 차이가 없지만, 이탈 고객이 남긴 고객센터 전화 횟수에는 차이가 있다는 점을 보셨죠.
이제 이 차이를 박스 플롯으로 시각화해 보고, 다른 흥미로운 특성도 함께 살펴보려고 해요. 국제 요금제를 가진 고객이 고객센터에 더 자주 전화를 할까요? 또는 이탈률이 더 높을까요? 음성사서함 요금제는 어떤가요? 직접 확인해 보겠습니다!
seaborn으로 박스 플롯을 만드는 구문을 기억하세요:
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
이상치를 제거하려면 추가 매개변수 sym=""를 지정할 수 있고, hue로 세 번째 변수를 추가할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()