jupyter银行客户分析代码

Jupyter Notebook是一种交互式的计算环境，非常适合数据科学家进行数据分析和展示，包括银行客户的分析。以下是一个简单的例子，假设我们有一个包含银行客户信息的数据集，我们将使用Python和pandas库来分析：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载银行客户数据（这里假设数据存储在CSV文件中）
data = pd.read_csv('bank_data.csv')

# 数据预处理（清洗、缺失值处理等）
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
data['age'] = data['age'].astype(int) # 类型转换

# 客户分类分析（如按性别、收入分组统计）
gender_counts = data['gender'].value_counts()
income_groups = data.groupby('income').size()

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(1,2,1)
gender_counts.plot(kind='bar')
plt.title('各性别人数分布')

plt.subplot(1,2,2)
income_groups.plot(kind='bar')
plt.title('各收入区间客户数量')
plt.show()

# 深度分析可以包括客户流失率、消费行为、贷款情况等
churn_rate = data[data['status'] == 'Churned']['customer_id'].shape[0] / len(data)
avg_monthly_spending = data.groupby('customer_id')['monthly_spending'].mean()

# 结果呈现和讨论
print(f"客户流失率为：{churn_rate * 100}%")
print("平均月消费金额为：", avg_monthly_spending.mean())