Calcula la tasa de retención desde cero
Ya has visto cómo crear la tabla de métricas de retención y cantidad media para las cohortes de adquisición mensuales. Ahora te toca a ti construir las métricas de retención por tu cuenta.
El conjunto de datos online se ha cargado con las cohortes mensuales y el índice de cohorte asignado en esta lección. Si quieres, imprímelo en la Consola.
Además, hemos creado y cargado un objeto groupby como DataFrame grouping con este comando:
grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])
Este ejercicio forma parte del curso
Segmentación de clientes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Selecciona la columna del ID de cliente, cuenta el número de valores únicos, guárdalo como
cohort_datay restablece su índice. - Crea una tabla dinámica con la cohorte mensual en el índice, el índice de cohorte en las columnas y el ID de cliente en los valores.
- Selecciona la primera columna y guárdala en
cohort_sizes. - Divide el recuento de la cohorte entre los tamaños de cohorte a lo largo de las filas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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=____)