शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Retention और Churn की पड़ताल करें

अब जब आपने मासिक कस्टमर कोहोर्ट्स के लिए मासिक retention और churn मेट्रिक्स निकाल लिए हैं, तो आप समग्र औसत retention और churn दरें निकाल सकते हैं। आप .mean() मेथड को लगातार दो बार (इसे "chaining" कहते हैं) इस्तेमाल करके समग्र mean निकालेंगे। आपको पहले महीने के मानों (पहला कॉलम) को इस गणना से बाहर रखना होगा, क्योंकि यह वह पहला महीना है जब कस्टमर्स सक्रिय हुए हैं, इसलिए सभी कोहोर्ट्स के लिए उनकी retention 100% और churn 0% होगी.

pandas और numpy लाइब्रेरी क्रमशः pd और np के रूप में लोड की गई हैं। पिछले अभ्यासों में बनाए गए आपके retention और churn मासिक डेटासेट भी इम्पोर्ट किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • औसत retention दर की गणना करें।
  • औसत churn दर की गणना करें।
  • राउंड की हुई retention और churn दरें प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate the mean retention rate
retention_rate = retention.iloc[:,1:].mean().___()

# Calculate the mean churn rate
churn_rate = churn.iloc[:,1:].mean().___()

# Print rounded retention and churn rates
print('Retention rate: {:.2f}; Churn rate: {:.2f}'.format(___, churn_rate))
कोड संपादित करें और चलाएँ