생존 분석을 위한 데이터
다음 연습 문제에서는 온라인 쇼핑몰 고객 데이터를 가지고 생존 분석을 연습해 보겠습니다. 이번에는 이탈까지의 시간이 아니라, 두 번째 주문까지 걸린 시간에 초점을 맞춥니다.
데이터는 dataNextOrder 객체에 저장되어 있습니다. 변수 boughtAgain은 주문이 한 번뿐인 고객은 0, 이미 두 번째 주문을 한 고객은 1의 값을 가집니다. 두 번째 주문을 한 경우, 변수 daysSinceFirstPurch에는 첫 번째 주문과 두 번째 주문 사이의 일수가 들어 있습니다. 두 번째 주문이 없는 고객의 경우, daysSinceFirstPurch에는 첫 주문(이자 가장 최근 주문) 이후 경과 시간이 들어 있습니다.
ggplot2 패키지는 이미 작업 공간에 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Machine Learning 기반 마케팅 분석
연습 안내
head()를 사용해 데이터를 살펴보세요.- 첫 구매 이후 경과 일수의 히스토그램을 두 번째 주문이 있는 고객과 없는 고객으로 나누어 그려 보세요. (
ggplot2코드가 익숙하지 않아도 걱정하지 마세요. x 변수로는daysSinceFirstPurch를, 채우기와 패싯 변수로는boughtAgain을 사용하면 됩니다.)
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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