Telco cusomer_____
Luis Esteban Rueda
2025-10-13
R Markdown
Telco_Cusomer_Churn = read.table("Telco_Cusomer_Churn.csv", header=TRUE,sep=",",
dec=".", stringsAsFactors = TRUE)
summary(Telco_Cusomer_Churn)## customerID gender SeniorCitizen Partner Dependents
## 0002-ORFBO: 1 Female:3488 Min. :0.0000 No :3641 No :4933
## 0003-MKNFE: 1 Male :3555 1st Qu.:0.0000 Yes:3402 Yes:2110
## 0004-TLHLJ: 1 Median :0.0000
## 0011-IGKFF: 1 Mean :0.1621
## 0013-EXCHZ: 1 3rd Qu.:0.0000
## 0013-MHZWF: 1 Max. :1.0000
## (Other) :7037
## tenure PhoneService MultipleLines InternetService
## Min. : 0.00 No : 682 No :3390 DSL :2421
## 1st Qu.: 9.00 Yes:6361 No phone service: 682 Fiber optic:3096
## Median :29.00 Yes :2971 No :1526
## Mean :32.37
## 3rd Qu.:55.00
## Max. :72.00
##
## 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 :11library(ggplot2)
var(Telco_Cusomer_Churn$tenure)## [1] 603.1681var(Telco_Cusomer_Churn$MonthlyCharges)## [1] 905.4109var(Telco_Cusomer_Churn$TotalCharges)## [1] NAsd(Telco_Cusomer_Churn$tenure)## [1] 24.55948sd(Telco_Cusomer_Churn$MonthlyCharges)## [1] 30.09005sd(Telco_Cusomer_Churn$TotalCharges)## [1] NAbarplot(table(Telco_Cusomer_Churn$gender), col = "blue",
main = "GENERO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$SeniorCitizen), col = "skyblue",
main = "MAYORES DE DEDAD")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$MultipleLines), col = "skyblue",
main = "MAYORES DE DEDAD")
hist(Telco_Cusomer_Churn$tenure, , col = ("purple"),
main = "MESES DE ANTIGUEDAD EN LA EMPRESA",
xlab = "CANTIDAD DE MESES")
ggplot(Telco_Cusomer_Churn, aes(y=MonthlyCharges))+
geom_boxplot(fill="green2")+
labs(title="CARGAS MENSUALES")+
ylab("Numero de cargas mensuales")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$gender), col = "blue",
main = "GENERO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$Partner), col = "blue2",
main = "PAREJA DE TRABAJO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$Dependents), col = "blue3",
main = "ES DEPENDIENTE")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$PhoneService), col = "blue4",
main = "SERVICIO CELULAR")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$MultipleLines), col = "blue4",
main = "LINEAS MULTIPLES")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$InternetService), col = "darkblue",
main = "SERVICIO A INTERNET")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$OnlineSecurity), col = "purple",
main = "SEGURIDAD ONLINE")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$OnlineBackup), col = "purple3",
main = "COPIA DE SEGURIDAD EN LINEA")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$DeviceProtection), col = "purple4",
main = "PROTECCION DE DISPOSITIVO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$TechSupport), col = "pink4",
main = "SPOROTE TECNICO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$StreamingTV), col = "lightgreen",
main = "SERVICIO DE STRRAMING EN TV")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$StreamingMovies), col = "darkgreen",
main = "ES")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$Contract), col = "green4",
main = "CUENTA CON CONTRATO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$PaperlessBilling), col = "yellow4",
main = "FACTURACION SIN PAPEL")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$PaymentMethod), col = "yellow3",
main = "METODO DE PAGO")
barplot(table(Telco_Cusomer_Churn$Churn), col = "black",
main = "BATIR?")
library(ggplot2)library(corrplot)## corrplot 0.95 loadedr = cor(Telco_Cusomer_Churn[, c(3, 6, 19, 20)])
corrplot(r, method = "number")
g4 = ggplot(Telco_Cusomer_Churn, aes(x = Churn, y = MonthlyCharges, fill = Churn)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Distribución de Cargos Mensuales por Estado de Rotación",
x = "Rotación (Churn)",
y = "Cargos Mensuales (Monthly Charges)") +
theme_minimal()
g4
g5 = ggplot(Telco_Cusomer_Churn, aes(x = Churn, y = MonthlyCharges, fill = Churn)) +
geom_boxplot(alpha = 0.7) +
labs(title = "Distribución de Cargos Mensuales por Estado de Rotación",
x = "Rotación del Cliente",
y = "Cargos Mensuales ($)",
fill = "Rotación") +
scale_fill_manual(values = c("No" = "pink3", "Yes" = "salmon")) +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
g5
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniong6 = ggplot(Telco_Cusomer_Churn, aes(x = Churn, fill = gender)) +
geom_bar(position = "fill") +
labs(title = "Distribución de Género por Estado de Rotación",
x = "Rotación del Cliente",
y = "Proporción",
fill = "Género") +
scale_fill_manual(values = c("Female" = "brown1", "Male" = "brown4")) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
theme_minimal() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))
g6
g7 = ggplot(Telco_Cusomer_Churn, aes(x = tenure, y = MonthlyCharges)) +
geom_point(alpha = 0.6, color = "blue") +
geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, color = "red") +
labs(title = "Relación entre Antigüedad y Cargos Mensuales",
x = "Antigüedad (meses)",
y = "Cargos Mensuales ($)") +
theme_minimal()
g7## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
library(gridExtra)##
## Attaching package: 'gridExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## combinegrid.arrange(g4, g5, g6, g7, ncol = 2, nrow = 2)## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
CONCLUSIONES
- Los sexos estan distribuidos casi exactamente iguales, ay una pequeña diferencia casi imperceptible, donde hay una leve diferencia habiendo mas hombres
*Hay personas sin servicio a internet, lo cual le imposibilita muchos otros servicios
Son mas las personas que NO tienene seguridad online que las que SI cuentan con el servicio. Tambien esta la frección sin acsseso a internet
Al igual que con la seguridad online, la mayoria de personas no tienen proteccion del dsipositivo
La mayoria de personas hacen facturacion sin papel
La mayoria de personas no son deendientes
La mayoria de empleados son recientes, y se vuelve a ver una leve subida en empleados muy antiguos, pero donde hay menor cantidad es en antiguedad media.
Respecto a la copia de seguridad, hay mas personas que no realizan esta accion, aunque gran cantidad si la realiza, igualmente estan las personas sin acceso a internet
respecto a la distribucion de cargos mensuales, Si la mediana (la línea dentro de la caja) es más alta para el grupo “Yes” (sí rotaron) que para el grupo “No”, esto podría indicar que los clientes con cargos mensuales más altos tienden a cancelar el servicio con mayor frecuencia.
respecto a la distribucion de cargosmensuales por rotacion, Una caja más amplia en el grupo “Sí” indica mayor variabilidad en los cargos totales entre los clientes que se van. Entonces Si la caja del grupo “No” es estrecha y alta, significa que los clientes leales tienen cargos totales más consistentes y generalmente más altos.
respecto a la distribucion de rotacion por genero, No existe diferencia significativa en la rotación por género. Cerca del 50% hombres y 50% mujeres en cada categoría de rotación. Sugiere que la cartera de clientes está balanceada en términos de género.
Respecto a la corelacio entre antiguedad y cargos mensuales, se ve que no tienen ninguna correlacion como puede mostrar el grafico de dispersion.