Survival analysis के लिए डेटा
अगले अभ्यासों में आप survival analysis का अभ्यास करने के लिए एक ऑनलाइन शॉप के ग्राहकों से जुड़े डेटा पर काम करेंगे. इस बार फोकस churn तक के समय पर नहीं, बल्कि दूसरी ऑर्डर तक के समय पर है.
डेटा dataNextOrder ऑब्जेक्ट में संग्रहीत है. वैरिएबल boughtAgain उन ग्राहकों के लिए, जिनकी केवल एक ऑर्डर है, मान 0 लेता है, और जिन ग्राहकों ने दूसरी ऑर्डर दे दी है, उनके लिए 1. अगर किसी व्यक्ति ने दूसरी बार ऑर्डर किया है, तो वैरिएबल daysSinceFirstPurch में पहली और दूसरी ऑर्डर के बीच के दिनों की संख्या होती है. जिन ग्राहकों की दूसरी ऑर्डर नहीं है, उनके लिए daysSinceFirstPurch में उनकी पहली (और सबसे हाल की) ऑर्डर से अब तक का समय होता है.
ggplot2 पैकेज पहले से ही आपके वर्कस्पेस में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
head()का उपयोग करके डेटा पर एक नज़र डालिए.- पहली खरीद के बाद गुज़रे दिनों का हिस्टोग्राम प्लॉट कीजिए, दूसरी ऑर्डर वाले और बिना दूसरी ऑर्डर वाले ग्राहकों के लिए अलग-अलग. (अगर आप
ggplot2कोड के आदी नहीं हैं, तो चिंता न करें: आपको बसdaysSinceFirstPurchको x वैरिएबल औरboughtAgainको fill और facet वैरिएबल के रूप में उपयोग करना है.)
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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