探索客戶流失

現在你已經了解什麼是客戶流失了，接下來來檢視一下我們的客戶資料集結構。這個資料集已經預先載入為名為 telco 的 DataFrame。能夠檢查資料的結構是流失模型建置流程中一個「關鍵」步驟，但常常被忽略。

使用 pandas 的方法（例如 .info()）來掌握它的結構，並留意不同的欄位（在機器學習中也稱為「特徵」），例如表示客戶撥打客服電話次數的 'CustServ_Calls'，以及表示客戶所屬州別的 'State'。

其中有一個特徵特別重要：'Churn'。它有兩個可能的值：yes 與 no，用來表示該客戶是否已流失。在本練習中，你的任務是探索這個特徵。你可以用 telco['Churn'] 來存取它。

資料集中有多少流失客戶（churners），以及多少未流失客戶（non-churners）？要快速回答這個問題，你可以對 telco['Churn'] 使用 .value_counts() 方法。