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resposta

[Desafio]: hora da prática

import pandas as pd

PATH = r'\raw\churn.csv'
dados_brutos = pd.read_csv(PATH)
dados_brutos.head()

print(dados_brutos.info())
print(dados_brutos.isnull().sum())

dados_brutos.drop(columns='id_cliente', inplace=True)

import plotly.express as px 

px.histogram(dados_brutos, x='pais', color='churn', barmode='group')
px.histogram(dados_brutos, x='sexo_biologico', color='churn', barmode='group')
px.histogram(dados_brutos, x='tem_cartao_credito', color='churn', barmode='group')
px.histogram(dados_brutos, x='membro_ativo', color='churn', barmode='group')
px.histogram(dados_brutos, x='churn')
px.box(dados_brutos, x='score_credito')
px.box(dados_brutos, x='idade')
px.box(dados_brutos, x='anos_de_cliente')
px.box(dados_brutos, x='salario_estimado', color = 'churn')
px.box(dados_brutos, x = 'saldo', color = 'churn')
px.box(dados_brutos, x = 'servicos_adquiridos', color = 'churn')
1 resposta

Oi, Luan! Como vai?

Agradeço por compartilhar.

Gostei da sua análise, do jeito que você explicou a exploração inicial dos dados usando gráficos para entender churn e variáveis importantes. Isso ajuda bastante a visualizar padrões e avançar com mais clareza no modelo. Continue explorando desse jeito porque está no caminho certo.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!