<jupyter_start><jupyter_text>1. 고객들은 30대~50대가 주로 많음 2. 남자 11890명, 여자 10983명, 총 22873명 3. Tokyo, Kanagawa, Osaka에 고객많음 4. 탈퇴날짜는 922명만 기록되있음 ==> 922명만 탈퇴했다<jupyter_code># 날짜를 나눠서 보기
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user["REG_YEAR"] = user["REG_DATE"].dt.year 
user["REG_MONTH"] = user["REG_DATE"].dt.month 
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sns.countplot(x='REG_YEAR',data = user)
sns.countplot(x='REG_MONTH',data=user[user['REG_YEAR']==2010])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2010년 11월달에 프로모션이 있었다<jupyter_code>sns.countplot(x='REG_MONTH',data=user[user['REG_YEAR']==2011])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>그리고 2011년 5월달에도 프로모션이 있었던 것 같다<jupyter_code>sns.countplot(x='REG_MONTH',data=user[user['REG_YEAR']==2012])
# 날짜를 나눠서 보기
user["WITHDRAW_DATE"] = pd.to_datetime(user["WITHDRAW_DATE"]) 
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user["WITHDRAW_WEEKDAY"] = user["WITHDRAW_DATE"].dt.weekday
sns.countplot(x='WITHDRAW_YEAR',data=user)
sns.countplot(x='WITHDRAW_MONTH',data = user[user['WITHDRAW_YEAR']==2011])
sns.countplot(x='WITHDRAW_MONTH',data = user[user['WITHDRAW_YEAR']==2012])<jupyter_output><empty_output>
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