8000 GitHub - MariaKhanova/BANK
[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/
Skip to content

MariaKhanova/BANK

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

2 Commits
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Проект 1. Анализ базы данных банка - Основные причины оттока клиентов

Оглавление

1. Описание проекта
2. Какой кейс решаем?
3. Требования к оформлению ноутбука-решения
4. Результаты
5. Использованные инструменты и библиотеки
6. Ссылки на данные

Описание проекта

⭐ Банк обращается к нам за помощью: он хочет разработать кампанию лояльности по удержанию клиентов, но для этого ему необходимо, чтобы мы выяснили основные причины оттока клиентов. Иными словами, нужно установить, чем ушедшие клиенты отличаются от лояльных и как между собой связаны различ 7C2F ые признаки, определяющие клиентов. После разведывательного анализа, с целью выявления наиболее важных признаков оттока, банк сможет построить модель машинного обучения, которая будет прогнозировать уход клиента

Какой кейс решаем?

Подготовить мини-отчёт о проделанной работе в виде ноутбука. Отчёт должен содержать ответы на приведённые ниже вопросы в виде графика и подробных выводов, которые можно сделать, исходя из него.

ЗАДАНИЯ

  • 9.1. Каково соотношение ушедших и лояльных клиентов? Покажите это на графике и дайте комментарий по соотношению.

  • 9.2. Постройте график, показывающий распределение баланса пользователей, у которых на счету больше 2 500 долларов. Опишите распределение и сделайте выводы.

  • 9.3. Посмотрите на распределение баланса клиента в разрезе признака оттока. Как различаются суммы на накопительном счёте ушедших и лояльных клиентов? Подумайте и напишите, с чем это может быть связано, что может не устраивать ушедших клиентов в банке.

  • 9.4. Посмотрите на распределение возраста в разрезе признака оттока. В какой группе больше потенциальных выбросов? На какую возрастную категорию клиентов стоит обратить внимание банку?

  • 9.5. Постройте график, который показывает взаимосвязь кредитного рейтинга клиента и его предполагаемой зарплаты. Добавьте расцветку по признаку оттока клиентов. Какова взаимосвязь между признаками? Если не видите явной взаимосвязи, укажите это.

  • 9.6. Кто чаще уходит, мужчины или женщины? Постройте график, который иллюстрирует это.

  • 9.7. Как отток клиентов зависит от числа приобретённых у банка услуг? Для ответа на этот вопрос постройте многоуровневую столбчатую диаграмму.

  • 9.8. Как влияет наличие статуса активного клиента на отток клиентов? Постройте диаграмму, иллюстрирующую это. Что бы вы предложили банку, чтобы уменьшить отток клиентов среди неактивных?

  • 9.9. В какой стране доля ушедших клиентов больше? Постройте тепловую картограмму, которая покажет это соотношение на карте мира. Предположите, с чем это может быть связано.

  • 9.10. Переведите числовой признак CreditScore в категориальный. Для этого воспользуйтесь функцией get_credit_score_cat(). Примените её к столбцу CreditScore и создайте новый признак CreditScoreCat — категории кредитного рейтинга.

    • Постройте сводную таблицу, строками которой являются категории кредитного рейтинга (CreditScoreCat), а столбцами — количество лет, в течение которых клиент пользуется услугами банка (Tenure). В ячейках сводной таблицы должно находиться среднее по признаку оттока (Exited) — доля ушедших пользователей.

    • На основе полученной сводной таблицы постройте тепловую карту с аннотацией. Найдите на тепловой карте категории клиентов, которые уходят чаще всего.

к оглавлению

Требования к оформлению ноутбука-решения

  • В файле должно содержаться 10 графиков — 10 ответов к заданиям.

  • Каждый график и преобразования к нему выполняются в отдельной ячейке.

  • Под графиком вы должны предоставить свой ответ на вопрос по нему и, если это требуется, выводы, которые вы можете сделать, исходя из графика.

к оглавлению

Результаты:

Построили 10 графиков, предоставили 10 ответов к заданиям.

к оглавлению

Использованные инструменты и библиотеки:

  • numpy
  • pandas
  • seaborn
  • plotly
  • matplotlib

к оглавлению

Ссылки на данные:

к оглавлению

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published
0