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Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Visualizando dados em Python

  • A biblioteca seaborn permite criar gráficos informativos e atraentes com facilidade

  • Construída sobre matplotlib

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Visualizando a distribuição do tempo de conta

  • É importante entender como suas variáveis se distribuem

 

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(telco['Account_Length'])

plt.show()
Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Distribuição do tempo de conta

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças no tempo de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.25.40.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças nos tempos de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

linhas_centrais.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças nos tempos de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

caixas_coloridas.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças nos tempos de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

25_percentil.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças nos tempos de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

75_percentil.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças nos tempos de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

dispersao.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças no tempo de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

outliers.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Diferenças no tempo de conta

  • Box plot

 

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.30.18.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Adicionando uma terceira variável

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.41.29.png

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

Vamos criar alguns gráficos!

Análise de Marketing: Prevendo Churn de Clientes em Python

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