1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Connected

Bài tập

Cuộc gọi chăm sóc khách hàng và churn

Bạn đã thấy độ dài tài khoản giữa nhóm churn và không churn không khác nhau nhiều, nhưng số lần gọi đến bộ phận chăm sóc khách hàng của nhóm churn thì CÓ khác.

Giờ hãy trực quan hóa sự khác biệt này bằng box plot và kết hợp thêm các đặc điểm khác đang quan tâm — liệu khách hàng có gói quốc tế có gọi chăm sóc khách hàng nhiều hơn không? Họ có xu hướng churn nhiều hơn không? Còn gói hộp thư thoại thì sao? Cùng tìm hiểu nhé!

Nhắc lại cú pháp để tạo box plot bằng seaborn:

sns.boxplot(x = "X-axis variable",
            y = "Y-axis variable",
            data = DataFrame)

Nếu muốn loại bỏ các giá trị ngoại lai (outlier), bạn có thể chỉ định thêm tham số sym="", và bạn có thể thêm biến thứ ba bằng hue.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Tạo box plot với 'Churn' trên trục x và 'CustServ_Calls' trên trục y.