用視覺化探索你的資料

行銷分析：用 Python 預測客戶流失

Mark Peterson

Director of Data Science, Infoblox

在 Python 中視覺化資料

• seaborn 函式庫可輕鬆建立資訊清楚又美觀的圖表

• 建構於 matplotlib 之上

視覺化帳戶長度的分佈

• 了解變數的分佈很重要

 

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(telco['Account_Length'])

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

帳戶長度的差異

• 盒鬚圖

 

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

plt.show()

加入第三個變數

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

plt.show()

來畫幾張圖吧！

行銷分析：用 Python 預測客戶流失