在本文中，将与大家分享一个SQL项目，即根据从数据集收集到的信息分析银行客户流失的可能性。这些洞察来自个人信息，如年龄、性别、收入和人口统计信息、银行卡类型、产品、客户信用评分以及客户在银行的服务时间长短等。对于银行而言，了解如何留住客户比寻找其他客户更有利。
客户流失是指客户或顾客的流失。公司通常将其作为关键业务指标之一，因为恢复的长期客户对公司的价值远远高于新招募的客户。
客户流失有两种类型：自愿流失和非自愿流失。自愿流失是由于客户决定转向其他公司或服务提供商，而非自愿流失则是由于客户搬迁到长期护理机构、死亡或搬迁到较远的地方等情况造成的。
在本项目中，本文将集中讨论自愿流失，因为它可能是由于公司与客户关系中公司可以控制的因素造成的，例如如何处理账单互动或如何提供售后帮助。
【来源】:
https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_attrition
数据集解释
【网址】：
https://www.kaggle.com/datasets/radheshyamkollipara/bank-customer-churn
图片
本文使用的是customer_churn_records表，该表包含多列，customerid是表的主键。
# 显示表中的列 = customer_churn_records
q='''
SELECT * FROM customer_churn_records
'''
df = pd.read_sql(q,engine_postgresql)
df.head()
图片
查询客户流失率
导入软件包
import psycopg2 # PostgreSQL数据库适配器
import pandas as pd # 用于分析数据
from sqlalchemy import create_engine # 促进Python程序与数据库之间的通信首先，本文根据已退出的列计算有多少客户流失。
# 统计是否流失/退出的客户总数
q='''
WITH temp_churn AS(
SELECT exited,
CASE
WHEN exited = 1 THEN 'Churn'
ELSE 'Not Churn'
END AS STATUS
from customer_churn_records
)
SELECT STATUS,
COUNT(exited) as Total
FROM temp_churn
GROUP BY 1
'''
df = pd.read_sql(q,engine_postgresql)
df.head()
图片
在10000名客户中，有近20%从银行退出或流失。尽管这个数字并不算很大，但如果现在还不能解决这个问题，它可能会增长得更多。
现在，本文将从活跃客户、性别、人口统计、年龄、临时工龄、信用分数、产品数量、满意度分数、投诉、是否有信用卡、卡类型、已获积分、预估薪资和余额等多个方面来检查客户流失状况的类型。
# 统计有多少活跃客户流失
q='''
WITH temp_isactivemember AS(
SELECT exited,
CASE
WHEN isactivemember = 1 THEN 'Active'
ELSE 'Not Active'
END AS isactivemember
from customer_churn_records
)
SELECT isactivemember,
COUNT (CASE WHEN exited = 1 THEN 1 END) AS Churn,
COUNT (CASE WHEN exited = 0 THEN 1 END) AS Not_Churn
FROM temp_isactivemember
GROUP BY 1
'''
df = pd.read_sql(q,engine_postgresql)
df
图片
# 根据性别计算是否流失/退出的客户总数
q='''
SELECT gender,
COUNT(gender) as Total,
COUNT(case when exited = 1 then 1 end) as Churn,
COUNT(case when exited = 0 then 1 end) as Not_churn
FROM customer_churn_records
GROUP BY 1
'''
df = pd.read_sql(q,engine_postgresql)
df.head()
图片
# 根据人口统计数据计算流失客户的数量
q='''
SELECT geography,
COUNT (CASE WHEN exited = 1 THEN 1 END) AS Churn,
COUNT (CASE WHEN exited = 0 THEN 1 END) AS Not_Churn
FROM customer_churn_records
GROUP BY 1
'''
df = pd.read_sql(q,engine_postgresql)
df
图片
#根据年龄组计算流失客户的数量
q='''
SELECT
CASE
WHEN age = 21 AND age = 41 AND age
