eda.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
from PIL import Image



def run() :
    # Membuat Title 
    st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Exploratory Data Analysis</h1>", unsafe_allow_html=True)
    st.write('Berikut adalah EDA dari setiap feature')

    # Import DF
    df_eda = pd.read_csv('eda_churn.csv')

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Churn**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* yang *churn* lebih banyak dari pada *customer* yang tidak *churn*')

    # Membuat visualisasi Distribusi churn_risk_score
    fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))

    sns.countplot(x='churn_risk_score', data=df_eda, palette="winter", ax=ax[0])
    ax[0].set_xlabel("churn_risk_score", fontsize= 12)
    ax[0].set_ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    fig.suptitle('Customer Churn Distribution', fontsize=18, fontweight='bold')
    ax[0].set_ylim(0,23000)
    plt.xlabel("churn_risk_score", fontsize= 12)
    plt.ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    ax[0].set_xticks([0,1], ['Not Churn', 'Churn'])
    for p in ax[0].patches:
        ax[0].annotate("%.0f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+405), ha='center', va='center',fontsize = 11) 

    df_eda['churn_risk_score'].value_counts().plot(kind='pie', labels = ['Not Churn', 'Churn'],autopct='%1.1f%%', textprops = {"fontsize":12})
    ax[1].set_ylabel("% of Customer", fontsize= 12)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Age**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* paling banyak adalah *customer* yang memiliki *range* umur 40-50 tahun')
    st.markdown('- *Customer* yang paling banyak *churn* adalah *customer* dengan *range* umur 50-60 tahun')
    st.markdown('- Akan tetapi jika dilihat dari persentase *churn* pada setiap kelas *range* umur, maka tidak ada perbedaan signifikan')

    #Visualisasi distribusi range age
    fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))
    sns.countplot(x='AgeBin', data=df_eda, palette='winter', ax=ax[0])
    ax[0].set_xlabel("Range Customer Age", fontsize= 12)
    ax[0].set_ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    fig.suptitle('Range Customer Age Distribution', fontsize=18, fontweight='bold')
    ax[0].set_ylim(0,7600)
    for p in ax[0].patches:
        ax[0].annotate("%.0f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+105), ha='center', va='center',fontsize = 10) 

    df_eda['AgeBin'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', textprops = {"fontsize":12})
    ax[1].set_ylabel("% of Customer", fontsize= 10)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Visualisasi distribusi Age berdasarkan Churn
    fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))
    sns.countplot(data = df_eda, x = 'AgeBin', hue="churn_risk_score", palette = 'winter', order = ['(10, 20]', '(20, 30]', '(30, 40]', '(40, 50]', '(50, 60]', '(60, 70]'], ax=ax[0])
    ax[0].set_title('Range Age Distribution', fontsize=14, fontweight='bold',)
    ax[0].set_xlabel("Range Age", fontsize= 12)
    ax[0].set_ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    ax[0].tick_params(axis="x", labelsize= 9.5)
    ax[0].legend(fontsize=10,title='Churn Classification', loc='upper right', labels=['Not Churn', 'Churn'])
    for p in ax[0].patches:
        ax[0].annotate("%.0f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+75), ha='center', va='center',fontsize = 10) 
    ax[0].set_ylim(0,4700)

    #Visualisasi % Churn dari setiap kelas
    sns.barplot(x = 'AgeBin', y = 'churn_risk_score', data = df_eda, palette = 'winter', order = ['(10, 20]', '(20, 30]', '(30, 40]', '(40, 50]', '(50, 60]', '(60, 70]'],ax=ax[1])
    ax[1].set_xlabel("Range Age", fontsize= 12)
    ax[1].set_ylabel("% Churn", fontsize= 12)
    ax[1].set_title('% Churn based on Age', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax[1].set_ylim(0,0.7)
    for p in ax[1].patches:
        ax[1].annotate("%.2f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+0.03), ha='center', va='center',fontsize = 11) 
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Time Spent**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- Jika dilihat pada visualisasi diatas maka `avg_time_spent` antara *customer* yang *churn* dan *customer* yang tidak *churn* tidak berbeda secara signifikan')

    #  Visualisasi avg_time_spent vs Churn
    fig =plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)
    sns.boxenplot(y=df_eda['avg_time_spent'], x= df_eda['churn_risk_score'], palette = 'Blues')
    plt.title('Average Time Spent vs Churn', fontsize = 20)
    st.pyplot(fig)


    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Transaction Value**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* yang tidak *churn* memiliki *average transaction value* yang lebih tinggi (terpusat di 18.000-40.000) dari pada *customer* yang *churn* (terpusat di 16.000-36.000)')

    #  Visualisasi avg_transaction_value vs Churn
    fig =plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)
    sns.boxenplot(y=df_eda['avg_transaction_value'], x= df_eda['churn_risk_score'], palette = 'Blues')
    plt.title('Average Transaction Value vs Churn', fontsize = 20)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Avg Frequency Login Days**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* yang tidak *churn* memiliki *average frequency login days* yang lebih rendah (terpusat di 8-20x) dari pada *customer* yang *churn* (terpusat di 10-25x)')

    #  Visualisasi avg_frequency_login_days vs Churn
    fig =plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)
    sns.boxenplot(y=df_eda['avg_frequency_login_days'], x= df_eda['churn_risk_score'], palette = 'Blues')
    plt.title('Average Frequency Login Days vs Churn', fontsize = 20)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Point Wallet**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* yang tidak *churn* memiliki *points in wallet* yang lebih tinggi (terpusat di 700-800) dari pada *customer* yang *churn* (terpusat di 600-700)')

    #  Visualisasi points_in_wallet vs Churn
    fig =plt.figure(figsize=(15,6))
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)
    sns.boxenplot(y=df_eda['points_in_wallet'], x= df_eda['churn_risk_score'], palette = 'Blues')
    plt.title('Points in Wallet vs Churn', fontsize = 20)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Sub Header
    st.subheader('**EDA Feature Gender**')
    st.write('Dari visualisasi dibawah dapat disimpulkan bahwa :')
    st.markdown('- *Customer* paling banyak adalah *customer* wanita (50.1%). Akan tetapi tidak berbeda signifikan, hanya berbeda 0.1% dari *customer* pria')
    st.markdown('- *Customer* yang paling banyak *churn* adalah *customer* wanita. Kemungkinan banyak pada kelas wanita karena *customer* paling banyak juga pada kelas ini')
    st.markdown('- Akan tetapi jika dilihat dari persentase *churn* pada setiap kelas *gender*, maka tidak ada perbedaan signifikan')

    #Visualisasi distribusi Gender
    fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))
    sns.countplot(x='gender', data=df_eda, palette='winter', ax=ax[0])
    ax[0].set_xlabel("Gender", fontsize= 12)
    ax[0].set_ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    fig.suptitle('Gender Distribution', fontsize=18, fontweight='bold')
    ax[0].set_ylim(0,21000)
    for p in ax[0].patches:
        ax[0].annotate("%.0f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+305), ha='center', va='center',fontsize = 10) 
    df_eda['gender'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', textprops = {"fontsize":12})
    ax[1].set_ylabel("% of Customer", fontsize= 10)
    st.pyplot(fig)

    # Membuat Visualisasi distribusi Gender berdasarkan Churn
    fig, ax =plt.subplots(1,2,figsize=(15,6))
    sns.countplot(data = df_eda, x = 'gender', hue="churn_risk_score", palette = 'winter', ax=ax[0])
    ax[0].set_title('Gender Distribution', fontsize=14, fontweight='bold',)
    ax[0].set_xlabel("Gender", fontsize= 12)
    ax[0].set_ylabel("# of Customer", fontsize= 12)
    ax[0].tick_params(axis="x", labelsize= 9.5)
    ax[0].legend(fontsize=10,title='Churn Classification', loc='upper right', labels=['Not Churn', 'Churn'])
    for p in ax[0].patches:
        ax[0].annotate("%.0f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+175), ha='center', va='center',fontsize = 10) 
    ax[0].set_ylim(0,13000)

    #Visualisasi % Churn dari setiap kelas
    sns.barplot(x = 'gender', y = 'churn_risk_score', data = df_eda, palette = 'winter',ax=ax[1])
    ax[1].set_xlabel("Gender", fontsize= 12)
    ax[1].set_ylabel("% Churn", fontsize= 12)
    ax[1].set_title('% Churn based on Gender', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax[1].set_ylim(0,0.7)
    for p in ax[1].patches:
        ax[1].annotate("%.2f"%(p.get_height()), (p.get_x() + p.get_width() / 2,
                        p.get_height()+0.02), ha='center', va='center',fontsize = 11) 
    st.pyplot(fig)

if __name__ == '__main__':
    run()