客服來電與退訂率
你已經看到退訂者與未退訂者在帳戶使用天數上的差異不大，但在客服來電次數上，退訂者的確有差異。
現在用盒鬚圖把這個差異視覺化，並加入其他你感興趣的特徵——有國際通話方案的顧客，會打更多通往客服的電話嗎？他們更容易退訂嗎？語音信箱方案呢？一起來看看！
回顧使用 seaborn 建立盒鬚圖的語法：
sns.boxplot(x = "X-axis variable",
y = "Y-axis variable",
data = DataFrame)
如果想移除離群值，可以額外指定參數 sym=""，而要加入第三個變數可以使用 hue。
本練習屬於課程
行銷分析：用 Python 預測客戶流失
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()