Données pour l'analyse de survie

Dans les exercices suivants, vous allez travailler avec des données sur les clientes et clients d'une boutique en ligne afin de vous exercer à l'analyse de survie. Cette fois, il ne s'agit pas du temps jusqu'au désabonnement, mais du temps jusqu'à la deuxième commande.

Les données sont stockées dans l'objet dataNextOrder. La variable boughtAgain prend la valeur 0 pour les personnes n'ayant passé qu'une seule commande et 1 pour celles qui ont déjà passé une deuxième commande. Si une personne a commandé une deuxième fois, vous voyez dans la variable daysSinceFirstPurch le nombre de jours entre la première et la deuxième commande. Pour les personnes sans deuxième commande, daysSinceFirstPurch indique le temps écoulé depuis leur première (et plus récente) commande.

Le paquet ggplot2 est déjà chargé dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Machine Learning for Marketing Analytics in R

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Examinez les données avec head().
Tracez un histogramme des jours depuis le premier achat, séparément pour les personnes ayant ou non passé une deuxième commande. (Si vous n'êtes pas à l'aise avec le code ggplot2, ne vous en faites pas : vous devez simplement utiliser daysSinceFirstPurch comme variable en x et boughtAgain comme variables de remplissage et de facettage.)

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Look at the head of the data
___(dataNextOrder)

# Plot a histogram
ggplot(dataNextOrder) +
  geom_histogram(aes(x = ___,
                     fill = factor(___))) +
  facet_grid( ~ boughtAgain) + # Separate plots for boughtAgain = 1 vs. 0
  theme(legend.position = "none") # Don't show legend

Modifier et exécuter le code