Lab 2

Información Datos

Row

Estadisticas

Telco = read.table("Telco_Cusomer_Churn.csv", header=TRUE, sep=",",
                   dec=".", stringsAsFactors = TRUE)
summary(Telco)

##       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   :11

Row

Descripción de los datos

Este conjunto presenta información de 7037 clientes de una empresa telefonica se tienen variables cualitativas y cuantitativas. Además, se analiza que cliente se quedan y cuales se van de la empresa (churn).

Marketing digital

Histogramas

Row

Antiguedad

library(ggplot2)
ggplot(Telco, aes(x=tenure))+
  geom_histogram(fill="orange")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

Row

Cargos Mensuales

ggplot(Telco, aes(x=MonthlyCharges))+
  geom_histogram(fill="blue")+
  labs(title="Histograma de los cargos mensuales", x="cargos mensuales (usd)",
       y="conteo")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

Row

Cargos Totales

ggplot(Telco, aes(x=TotalCharges))+
  geom_histogram(fill="magenta")+
  labs(title="Histograma cargos totales",
       x="cargos totales (usd)", y="conteo")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

## Warning: Removed 11 rows containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).

Diagramas de Cajas

Row

Antiguedad

ggplot(Telco, aes(x=tenure))+
  geom_boxplot(fill="red")+
  labs(title="Diagrama de caja antiguedad", x="antiguedad (mes)")

Correlación

Row

Matriz de Correlación

library(corrplot)

## corrplot 0.95 loaded

nuevosDatos = data.frame(Telco$tenure, Telco$MonthlyCharges, Telco$TotalCharges)

r = cor(na.omit(nuevosDatos))
corrplot(r, method="number")

Row

Gráfico de dispersión

ggplot(Telco, aes(x=tenure, y=TotalCharges))+
  geom_jitter()+
  geom_smooth(method="lm", colour="cyan")

## `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()`).

Interpretación

Se observa una relación directamente proporcional entre los cargos totales y la antiguedad, donde a mayor antigueda mayor son los cargos totales. Además, se presenta una correlación igual a \(r=0.83\)

Barras Apiladas

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Asociación entre el género y la fuga de la empresa.

ggplot(Telco, aes(x=Churn, fill=gender))+
  geom_bar()

Row

Interpretación

Con base en el gráfico, no se observa una asociación entre el género y la fuga de clientes. Por lo tanto, el género no influye en que el cliente se vaya de la empresa.