Výpočet míry retence od základů
Viděl/a jsi, jak vytvořit tabulku retence a průměrného množství pro měsíční akvizicní kohorty. Teď je řada na tobě – vytvoř metriky retence sám/sama.
Dataset online je načtený s měsíčními kohortami a přiřazeným indexem kohorty z této lekce. Klidně si ho vypiš v konzoli.
Také jsme vytvořili a načetli objekt groupby jako DataFrame grouping pomocí tohoto příkazu:
grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])
Toto cvičení je součástí kurzu
Segmentace zákazníků v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vyber sloupec s ID zákazníka, spočítej počet unikátních hodnot, ulož výsledek jako
cohort_dataa resetuj index. - Vytvoř pivot s měsíční kohortou v indexu, indexem kohorty ve sloupcích a ID zákazníka v hodnotách.
- Vyber první sloupec a ulož ho do
cohort_sizes. - Vyděl počty v kohortě hodnotami
cohort_sizespodél řádků.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Count the number of unique values per customer ID
cohort_data = grouping[____].apply(pd.Series.____).reset_index()
# Create a pivot
cohort_counts = cohort_data.____(index=____, columns=____, values=____)
# Select the first column and store it to cohort_sizes
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,____]
# Divide the cohort count by cohort sizes along the rows
retention = cohort_counts.____(____, axis=____)