# Esempi di Business Analytics/Clienti fedeli

Esempi di Business Analytics
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## Parte 1: Dati

Il dataset WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv scaricabile da qui: https://community.ibm.com/accelerators/catalog/content/Customer-churn contiene 7032 osservazioni relative ai clienti di una società di telecomunicazioni . In particolare le 21 variabili del dataset sono :
* customerID: ID cliente
* gender: genere (femmina, maschio)
* SeniorCitizen: se il cliente è un anziano o meno (1, 0)
* PartnerWhether: il cliente ha un partner o meno (Sì, No)
* Dependents: se il cliente ha dipendenti o meno (Sì, No)
* tenure: numero di mesi in cui il cliente è rimasto in azienda
* PhoneService: se il cliente dispone o meno di un servizio telefonico (Sì, No)
* MultipleLines: se il cliente ha più linee o meno (Sì, No, Nessun servizio telefonico)
* InternetService: provider di servizi Internet del cliente (DSL, fibra ottica, no)
* OnlineSecurity: se il cliente dispone o meno della sicurezza online (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* OnlineBackup: se il cliente ha o meno un backup online (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* DeviceProtection: se il cliente dispone o meno della protezione del dispositivo (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* TechSupport: se il cliente ha o meno supporto tecnico (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* StreamingTV: se il cliente ha o meno la TV in streaming (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* StreamingMovies: se il cliente ha o meno film in streaming (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* Contract: la durata del contratto del cliente (mese per mese, un anno, due anni)
* PaperlessBilling: se il cliente ha o meno la fatturazione senza carta (Sì, No)
* PaymentMethod: il metodo di pagamento del cliente (assegno elettronico, assegno postale, bonifico bancario (automatico), carta di credito (automatico))
* MonthlyCharges: l'importo addebitato mensilmente al cliente
* TotalCharges: L'importo totale addebitato al cliente
* Churn: se il cliente ha abbandonato o meno (Sì o No)
Caricamento dati:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vuole valutare se un cliente abbandonerà l'azienda prevedendo il valore della variabile Churn con le altre variabili tramite la regressione logistica e si vogliono individuare le variabili maggiormente implicate in questa scelta da parte del cliente.

## Parte 3: Modellizzazione

Tramite la funzione table si valuta la frequenza e la percentuale di cliente che vuole abbandonare l'azienda e quelli che invece vogliono rimanere:
Si convertono le variabili categoriche nel dataset in numeriche e si fattorizza la variabile Churn:
Si partiziona il dataset in un 70% che costituisce il training su cui costruire il modello di regressione logistica e in 30% che costituisce il testing su cui verranno testati i dati. Si visualizza la matrice di confusione e si ottiene sul testing set un'Accuracy nella previsione dell'80% che è un buon risultato:
Tramite la funzione summary si valutano le variabili più significative nella previsione e da un punto di vista statistico che hanno 3 asterischi . In particolare quelle con "z value" negativo favoriscono il No della variabile Churn, quelle con "z value" positivo favoriscono il Si.
La variabile tenure è numerica, rappresenta il numero di mesi in cui la persona è cliente aziendale, ha 3 asterischi e z value negativo e infatti come si vede dal boxplot è in media maggiore nei clienti che non se ne vanno rispetto a quelli che se ne vanno:
Come si vede dal seguente grafico se un cliente sta per molti mesi in azienda è difficile che se ne vada.