Explorarea ratei de abandon a clienților

Acum că știi ce înseamnă abandonul clienților, hai să examinăm structura setului nostru de date despre clienți, care a fost pre-încărcat într-un DataFrame numit telco. Verificarea structurii datelor este un pas fundamental în procesul de modelare a abandonului și este adesea trecut cu vederea.

Folosește metode pandas precum .info() pentru a înțelege structura acestuia și observă diferitele coloane (cunoscute și ca „caracteristici" în machine learning), cum ar fi 'CustServ_Calls', care indică numărul de apeluri la serviciul clienți efectuate de client, și 'State', care indică statul din care provine clientul.

O caracteristică ne interesează în mod deosebit: 'Churn', care poate lua două valori – yes și no – indicând dacă clientul a abandonat sau nu serviciul. În acest exercițiu, rolul tău este să explorezi această caracteristică. O poți accesa folosind telco['Churn'].

Câți clienți care au abandonat și câți care nu au abandonat are setul de date? Pentru a răspunde ușor la această întrebare, poți folosi metoda .value_counts() pe telco['Churn'].

Răspunsuri posibile

2850 clienți care au abandonat și 483 care nu au abandonat.

21 clienți care au abandonat și 3312 care nu au abandonat.

483 clienți care au abandonat și 2850 care nu au abandonat.

727 clienți care au abandonat și 2606 care nu au abandonat.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

exercițiu