Calculează rata de retenție de la zero
Ai văzut cum se creează tabelele cu metrici de retenție și cantitate medie pentru cohortele de achiziție lunare. Acum este rândul tău să construiești metricile de retenție pe cont propriu.
Setul de date online a fost încărcat cu cohortele lunare și indexul de cohortă atribuite în această lecție. Poți să îl afișezi oricând în Consolă.
De asemenea, am creat și încărcat un obiect groupby ca DataFrame grouping, folosind comanda:
grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])
Acest exercițiu face parte din cursul
Segmentarea clienților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Selectează coloana cu ID-ul clientului, numără valorile unice, stochează rezultatul ca
cohort_datași resetează indexul. - Creează un pivot cu cohorta lunară în index, indexul de cohortă în coloane și ID-ul clientului în valori.
- Selectează prima coloană și stocheaz-o în
cohort_sizes. - Împarte numărul din cohortă la dimensiunile cohortei de-a lungul rândurilor.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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=____)