Klantservicegesprekken en churn
Je hebt al gezien dat er niet veel verschil is in de duur van accounts tussen churners en niet-churners, maar dat er wél een verschil is in het aantal klantservicegesprekken dat churners voeren.
Laten we dit verschil nu visualiseren met een boxplot en meteen andere interessante kenmerken meenemen: bellen klanten met een internationaal abonnement vaker met de klantenservice? Of churnen ze juist vaker? En hoe zit het met voicemailabonnementen? Dat gaan we ontdekken!
Herinner de syntax om een boxplot te maken met seaborn:
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
Als je uitschieters wilt verwijderen, kun je de extra parameter sym="" meegeven, en je kunt een derde variabele toevoegen met hue.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Marketinganalyse: klantverloop voorspellen in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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()