Actvidad 4 grupal
grupo Juan Manuel Zapata Soto
2025-10-02
## gender SeniorCitizen Partner Dependents tenure
## Female:3488 Min. :0.0000 No :3641 No :4933 Min. : 0.00
## Male :3555 1st Qu.:0.0000 Yes:3402 Yes:2110 1st Qu.: 9.00
## Median :0.0000 Median :29.00
## Mean :0.1621 Mean :32.37
## 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:55.00
## Max. :1.0000 Max. :72.00
##
## PhoneService MultipleLines InternetService
## No : 682 No :3390 DSL :2421
## Yes:6361 No phone service: 682 Fiber optic:3096
## Yes :2971 No :1526
##
##
##
##
## OnlineSecurity OnlineBackup
## No :3498 No :3088
## No internet service:1526 No internet service:1526
## Yes :2019 Yes :2429
##
##
##
##
## DeviceProtection TechSupport
## No :3095 No :3473
## No internet service:1526 No internet service:1526
## Yes :2422 Yes :2044
##
##
##
##
## StreamingTV StreamingMovies Contract
## No :2810 No :2785 Month-to-month:3875
## No internet service:1526 No internet service:1526 One year :1473
## Yes :2707 Yes :2732 Two year :1695
##
##
##
##
## PaperlessBilling PaymentMethod MonthlyCharges
## No :2872 Bank transfer (automatic):1544 Min. : 18.25
## Yes:4171 Credit card (automatic) :1522 1st Qu.: 35.50
## Electronic check :2365 Median : 70.35
## Mailed check :1612 Mean : 64.76
## 3rd Qu.: 89.85
## Max. :118.75
##
## TotalCharges Churn
## Min. : 18.8 No :5174
## 1st Qu.: 401.4 Yes:1869
## Median :1397.5
## Mean :2283.3
## 3rd Qu.:3794.7
## Max. :8684.8
## NA's :11## corrplot 0.95 loaded
##Podemos observar que la variable TotalCharges esta fuertemente
influenciada por las otras dos variables, el 0.83 esta fuertemente
correlacionado porque es el numero mas cercano a 1, eso quiere decir que
entre mas tiempo lleve un cliente con la compañia, mayor sera el
acumulado de sus cargos totales, por otro lado el 0.65 tiene una
correlacion moderada-fuerte, que quiere decir que los clientes con
cargos mensuales mas altos, acumularian mas cargos totales
## Warning: Removed 11 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).
## Boxplot
El diagrama muestra que los clientes que permanecen acumulan cargos totales más altos,
lo que indica que llevan más tiempo usando el servicio y gastan más, mientras que quienes se van presentan cargos menores, sugiriendo que cancelan su suscripción en etapas tempranas.
## gender SeniorCitizen Partner Dependents tenure
## Female:3488 Min. :0.0000 No :3641 No :4933 Min. : 0.00
## Male :3555 1st Qu.:0.0000 Yes:3402 Yes:2110 1st Qu.: 9.00
## Median :0.0000 Median :29.00
## Mean :0.1621 Mean :32.37
## 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:55.00
## Max. :1.0000 Max. :72.00
##
## PhoneService MultipleLines InternetService
## No : 682 No :3390 DSL :2421
## Yes:6361 No phone service: 682 Fiber optic:3096
## Yes :2971 No :1526
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## OnlineSecurity OnlineBackup
## No :3498 No :3088
## No internet service:1526 No internet service:1526
## Yes :2019 Yes :2429
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## DeviceProtection TechSupport
## No :3095 No :3473
## No internet service:1526 No internet service:1526
## Yes :2422 Yes :2044
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## StreamingTV StreamingMovies Contract
## No :2810 No :2785 Month-to-month:3875
## No internet service:1526 No internet service:1526 One year :1473
## Yes :2707 Yes :2732 Two year :1695
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## PaperlessBilling PaymentMethod MonthlyCharges
## No :2872 Bank transfer (automatic):1544 Min. : 18.25
## Yes:4171 Credit card (automatic) :1522 1st Qu.: 35.50
## Electronic check :2365 Median : 70.35
## Mailed check :1612 Mean : 64.76
## 3rd Qu.: 89.85
## Max. :118.75
##
## TotalCharges Churn
## Min. : 18.8 No :5174
## 1st Qu.: 401.4 Yes:1869
## Median :1397.5
## Mean :2283.3
## 3rd Qu.:3794.7
## Max. :8684.8
## NA's :11## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 11 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 11 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_point()`).
## [1] "La correlación es: 0.248"##
## Call:
## lm(formula = MonthlyCharges ~ tenure, data = Telco_Custumer_Churn)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -57.498 -27.251 6.245 24.943 54.376
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 54.92978 0.57476 95.57 <2e-16 ***
## tenure 0.30372 0.01415 21.47 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 29.15 on 7041 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.06145, Adjusted R-squared: 0.06132
## F-statistic: 461 on 1 and 7041 DF, p-value: < 2.2e-16## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
##Interprestación:Existe una relación lineal positiva entre antigüedad y
cargos mensuales, pero es débil, osea la correlación es baja. El modelo
muestra que la antigüedad explica solo una parte pequeña de la variación
en los cargos, lo que implica que hay otros factores más relevantes
(tipo de plan, servicios adicionales, etc.) que influyen en el monto
mensual. ##Intercepto 54.93 ##Cuando la antigüedad del cliente (tenure =
0), el cargo mensual esperado es de 54.93 USD. ##→ Esto representa lo
que paga un cliente nuevo al iniciar.
##Pendiente 0.304 ##Por cada mes adicional de antigüedad, los cargos mensuales aumentan en promedio 0.30 USD. ##→ Ejemplo: un cliente con 60 meses de antigüedad pagarÃa aproximadamente 18 USD más que un cliente nuevo, manteniendo todo lo demás constante.
##Correlación 0.061 ##El modelo solo explica alrededor del 6.1% de la variabilidad en los cargos mensuales. ##→ Esto confirma que la relación es positiva pero débil: la antigüedad tiene efecto, pero otros factores son más influyentes (plan contratado, servicios adicionales, tipo de cliente, etc.).
##Aunque la relación sea débil, sà existe una tendencia real y no es producto del azar
## Warning: Removed 11 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_boxplot()`).## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'