<jupyter_start><jupyter_text>Вступ Створити програму, яка виконує завдання відповідно до варіанту звикористанням matplotlib та/або Seaborn.Оформити звіт. Звіт повинен містити:* титульний лист;* код програми;* результати виконання коду. Варіант 7.*Файл telecom.csv.*1. Побудувати стовпчикові діаграми, на яких відобразити а) кількістьлояльних та нелояльних клієнтів; б) середню кількість хвилин вденний час для лояльних та нелояльних клієнтів; в) середнюкількість дзвінків в денний час з врахуванням, чи підключенаголосова пошта, і з врахуванням лояльності.2. Побудувати гістограму оплати в денний час, загальну і в залежностівід лояльності.3. Побудувати діаграму розмаху дзвінків в вечірній час (загальну і взалежності від підключеного роумінгу), визначити чи присутнівикиди.4. За допомогою діаграм розсіювання зробити висновки щодозалежності між а) хвилинами і дзвінками в денний час; б) хвилинамиі оплатою в денний час. ![Снимок.PNG](data:image/png;base64,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<KEY>//<KEY>)<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Дані<jupyter_code>df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mezgoodle/ad_labs/master/data/telecom.csv')
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Перше завдання<jupyter_code>sns.countplot(df['churn'], palette='Greens')
sns.barplot(x='churn', y='total day minutes', data=df,palette = "Greens")
sns.barplot(x ='total day calls', y='voice mail plan', hue='churn', data=df, palette ='Greens')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Друге завдання<jupyter_code>sns.histplot(df['total day charge']);
x = df[(df['churn']==True)]['total day charge']
y = df[(df['churn']==False)]['total day charge']
plt.hist([x, y], color=['r','b'], alpha=0.5)<jupyter_output>/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/_asarray.py:83: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
  return array(a, dtype, copy=False, order=order)<jupyter_text>Третє завдання<jupyter_code>sns.boxplot(x='total eve calls', data=df)
sns.catplot(x='total eve calls', y='international plan', kind='box', data=df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>На двох останніх рисунках ми бачимо, що є викиди у даних, які показує діаграма загальних нічних дзвінків з умовою, що не підключений роумінг  Четверте завдання<jupyter_code>df.plot.scatter(x='total day minutes', y='total day calls')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>На цій діаграмі розсіювання можемо зробити висновок, що залежність відсутня<jupyter_code>df.plot.scatter(x='total day minutes', y='total day charge')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.0939521800281294, 'fraction_numerical': 0.036286919831223625, 'mean_word_length': 9.583333333333334, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 30, '<?xml version=': 0, '>': 30, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '7', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '259103', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1720, 'n_tokens_neox': 1836, 'n_words': 259, 'path': 'docs/lab4/lab4.ipynb', 'repo_name': 'mezgoodle/ad_labs', 'size': '94754'}