Badanie satysfakcji klientów
Łączenie zbiorów danych to kluczowa umiejętność w analizie danych – szczególnie gdy pracujesz z powiązanymi danymi pochodzącymi z różnych źródeł. Pracujesz nad projektem dla instytucji finansowej, której celem jest zrozumienie zależności między wskaźnikiem akceptacji wniosków kredytowych a satysfakcją klientów. Przeprowadzono dwa odrębne badania: jedno dotyczące wydajności akceptacji kredytów w zależności od różnych czynników, drugie – satysfakcji klientów w różnych warunkach. Twoim zadaniem jest analiza korelacji między wydajnością akceptacji a satysfakcją klientów z uwzględnieniem dodatkowej zmiennej, jaką jest stopa procentowa.
Załadowano dla ciebie ramki danych loan_approval_yield i customer_satisfaction oraz biblioteki: pandas jako pd, numpy jako np, seaborn jako sns i matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Merge the two datasets
merged_data = pd.____(loan_approval_yield,
____,
on='____')