Müşteri ayrılmasını keşfetme

Artık müşteri ayrılmasının ne olduğunu bildiğine göre, telco adlı bir DataFrame olarak önceden yüklenmiş müşteri veri kümemizin yapısını inceleyelim. Verinin yapısını kontrol edebilmek, ayrılma modelleme sürecinde sıklıkla gözden kaçırılan temel bir adımdır.

Yapısı hakkında fikir edinmek için .info() gibi pandas metodlarını kullan ve 'CustServ_Calls' (müşterinin yaptığı müşteri hizmetleri aramalarının sayısı) ile 'State' (müşterinin bulunduğu eyalet) gibi farklı sütunlara (Machine Learning’de "özellik" olarak da bilinir) dikkat et.

Özellikle ilgilendiğimiz bir özellik var: 'Churn'. Bu sütun, müşterinin ayrılıp ayrılmadığını belirtmek için yes veya no olmak üzere iki değer alabilir. Bu egzersizdeki görevin, bu özelliği keşfetmek. telco['Churn'] ifadesini kullanarak erişebilirsin.

Veri kümesinde kaç ayrılan (churner) ve kaç ayrılmayan (non-churner) müşteri var? Bunu kolayca yanıtlamak için telco['Churn'] üzerinde .value_counts() metodunu kullanabilirsin.