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Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

Python में डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(telco['Account_Length'])

plt.show()

खाता_लंबाई_वितरण.png

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.25.40.png

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

plt.show()

मध्य_रेखाएँ.png

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

plt.show()

रंगीन_बॉक्स.png

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

plt.show()

25वाँ_प्रतिशतक.png

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

plt.show()

75वाँ_प्रतिशतक.png

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

plt.show()

फैलााव.png

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

plt.show()

आउटलायर.png

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.30.18.png

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

plt.show()

Screenshot 2019-05-10 11.41.29.png

Marketing Analytics: Python में Customer Churn की भविष्यवाणी