Исследование данных с помощью визуализаций

Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Визуализация данных в Python

Библиотека seaborn позволяет легко создавать информативные и привлекательные графики
Построена на основе matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(telco['Account_Length'])

plt.show()

Распределение длины аккаунта

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

Скриншот 2019-05-10 11.25.40

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

Средние линии

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

Цветные прямоугольники

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

25-й процентиль

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

75-й процентиль

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

Разброс данных

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco)

plt.show()

Выбросы

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco,
            sym="")

plt.show()

Скриншот 2019-05-10 11.30.18

sns.boxplot(x = 'Churn',
            y = 'Account_Length',
            data = telco,
            hue = 'Intl_Plan')

plt.show()

Скриншот 2019-05-10 11.41.29

Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python