유지율과 이탈률 탐색하기
이제 월별 고객 코호트에 대한 월간 유지율과 이탈률 지표를 계산했으니, 전체 평균 유지율과 이탈률을 계산해 보겠습니다. 전체 평균을 구하기 위해 .mean() 메서드를 연달아 두 번(이를 "chaining"이라고 합니다) 사용합니다. 첫 달 값(첫 번째 열)은 계산에서 제외해야 합니다. 첫 달은 고객이 처음 활동을 시작한 시점이므로 모든 코호트에서 유지율이 100%, 이탈률이 0%로 상수이기 때문입니다.
pandas와 numpy 라이브러리는 각각 pd, np로 로드되어 있습니다. 이전 연습 문제에서 만든 월별 retention과 churn 데이터셋도 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning
연습 안내
- 평균 유지율을 계산하세요.
- 평균 이탈률을 계산하세요.
- 반올림한 유지율과 이탈률을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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))