일별 획득 코호트 지정

영상에서 보신 것처럼, 코호트를 정의하는 것이 코호트 분석의 첫 단계입니다. 이제 각 고객의 첫 거래가 이루어진 날짜를 기준으로 일별 코호트를 만들겠습니다.

데이터는 online DataFrame으로 로드되어 있습니다. 콘솔에서 online.head()를 실행해 헤더를 확인해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python을 활용한 고객 세분화

강의 보기

연습 안내

datetime 객체를 받아 x에서 year, month, day를 추출하는 함수를 만드세요.
InvoiceDate 열을 전달해 get_day 함수를 적용하여 InvoiceDay 열을 만드세요.
CustomerID 변수를 기준으로 그룹화하는 groupby 객체를 만들고, 이후 계산을 위해 InvoiceDay를 선택하세요.
최소 InvoiceDay 값을 선택해 CohortDay 열을 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define a function that will parse the date
def get_day(x): return dt.datetime(x.year, ____, ____) 

# Create InvoiceDay column
online['____'] = online['____'].apply(____) 

# Group by CustomerID and select the InvoiceDay value
grouping = online.groupby('____')['____'] 

# Assign a minimum InvoiceDay value to the dataset
online['CohortDay'] = grouping.____('____')

# View the top 5 rows
print(online.head())

코드 편집 및 실행