Calcule a taxa de retenção do zero
Você viu como criar a tabela de métricas de retenção e de quantidade média para as coortes mensais de aquisição. Agora é a sua vez de construir as métricas de retenção por conta própria.
O conjunto de dados online foi carregado para você com as coortes mensais e o índice de coorte atribuídos nesta lição. Fique à vontade para imprimi-lo no Console.
Além disso, criamos e carregamos um objeto groupby como o DataFrame grouping com este comando:
grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])
Este exercício faz parte do curso
Segmentação de Clientes em Python
Instruções do exercício
- Selecione a coluna de ID do cliente, conte o número de valores únicos, armazene como
cohort_datae redefina seu índice. - Crie um pivot com a coorte mensal no índice, o índice da coorte nas colunas e o ID do cliente nos valores.
- Selecione a primeira coluna e armazene em
cohort_sizes. - Divida a contagem da coorte pelos tamanhos da coorte ao longo das linhas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Count the number of unique values per customer ID
cohort_data = grouping[____].apply(pd.Series.____).reset_index()
# Create a pivot
cohort_counts = cohort_data.____(index=____, columns=____, values=____)
# Select the first column and store it to cohort_sizes
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,____]
# Divide the cohort count by cohort sizes along the rows
retention = cohort_counts.____(____, axis=____)