Müşteri hizmetleri aramaları ve churn
Churn edenlerle etmeyenler arasında hesap süresi açısından çok fark olmadığını görmüştün; ancak churn edenlerin bıraktığı müşteri hizmetleri çağrılarının sayısında bir fark VAR.
Şimdi bu farkı bir kutu grafiğiyle görselleştirelim ve ilgimizi çeken diğer özellikleri de ekleyelim: Uluslararası plana sahip müşteriler daha fazla mı müşteri hizmetleri çağrısı yapıyor? Ya da daha mı fazla churn ediyorlar? Peki ya sesli mesaj planları? Hadi keşfedelim!
seaborn kullanarak kutu grafiği oluşturma söz dizimini hatırla:
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
Aykırı değerleri kaldırmak istersen ek bir sym="" parametresi belirtebilirsin ve hue ile üçüncü bir değişken ekleyebilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Pazarlama Analitiği: Python ile Müşteri Terkini Tahmin Etme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()