기초 프로젝트 : 은행 고객데이터를 이용한 서비스 분석(5)

기초 프로젝트 : 은행 고객데이터를 이용한 서비스 분석

📊 시각화 - 소득이 높은 고객(VIP)고객을 잡아라!

3. VIP 고객들의 예치 현황 파악

VIP 고객들은 투자를 많이 하는지 아니면 예치를 하는 편인지 알아보자.

✅ VIP 고객들은 소득이 많으면 투자를 많이 하는가?

# 사이즈 지정
plt.figure(figsize=(16,9))

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(data = stat, x='Monthly_Income', y='Amount_invested_monthly', hue = 'age_group', palette = green_palette2, alpha= 0.5)

# 제목 붙이기
plt.title('Regression Analysis of Monthly Income - Amount of Monthly Investment(VIP)')

# age_group별 회귀식 표시하기
grouped = stat.groupby('age_group')
for age_group, group_data in grouped:
    z = np.polyfit(group_data['Monthly_Income'], group_data['Amount_invested_monthly'], 1)

    slope = round(z[0], 4)
    intercept = round(z[1], 2)

    plt.text(1000000, 1300 - age_group*5, f"For age_group {age_group}: y = {slope}x + {intercept}")

• 기울기의 값이 모든 그룹에서 매우 작거나 0에 가깝기 때문에, 주어진 데이터에서는 월별 소득과 월별 저축액 사이에 강한 선형 관계가 없다고 볼 수 있다. VIP 그룹에서는 월별 소득과 월별 저축액 간의 직접적인 관련성이 낮다.

# else 그룹만 묶어서 stat 데이터로
stat = investment_stat[investment_stat['salary_group']=='else']

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(data = stat, x='Monthly_Income', y='Amount_invested_monthly', hue = 'age_group', palette = green_palette2, alpha= 0.5)

# 제목 붙이기
plt.title('Regression Analysis of Monthly Income - Amount of Monthly Investment(else)')

# 회귀식 그래프에 표현하기
grouped = stat.groupby('age_group')
for age_group, group_data in grouped:
    z = np.polyfit(group_data['Monthly_Income'], group_data['Amount_invested_monthly'], 1)

    slope = round(z[0], 4)
    intercept = round(z[1], 2)

    plt.text(2500, 1300 - age_group*5, f"For age_group {age_group}: y = {slope}x + {intercept}")

• 그러나 특이한 점은, else 그룹의 경우 VIP 고객들에 비해 월별 소득과 저축액간의 선형성이 높고 양의 관계를 띄고 있고 VIP 고객들의 경우 선형성은 낮지만 월별 소득액과 저축액이 음의 선형관계라는 것이다.

✅ 월별 예치금은 50대가 가장 높다.

# 'salary_group'의 median 값을 기준으로 정렬된 순서를 생성합니다.
median_order = stat.groupby('age_group')['Monthly_Balance'].median().sort_values(ascending=False).index

# median 값에 따라 정렬된 순서로 boxplot을 그립니다.
sns.boxplot(data=stat, x='age_group', y='Monthly_Balance', palette=green_palette2, order=median_order)

 

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