Вычислите показатель удержания с нуля
Вы узнали, как создавать таблицы метрик удержания и средней численности заказов для ежемесячных когорт привлечения. Теперь попробуйте построить метрики удержания самостоятельно.
Набор данных online уже загружен и содержит ежемесячные когорты с назначенными индексами когорт из этого урока. При необходимости выведите его в консоль.
Также был загружен объект groupby с именем grouping с помощью следующей команды:
grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])
Это упражнение является частью курса
Сегментация клиентов в Python
Инструкции к упражнению
- Выберите столбец с идентификатором клиента, подсчитайте количество уникальных значений, сохраните результат как
cohort_dataи сбросьте индекс. - Создайте сводную таблицу, где в индексе — ежемесячная когорта, в столбцах — индекс когорты, а в значениях — идентификатор клиента.
- Выберите первый столбец и сохраните его в переменную
cohort_sizes. - Разделите количество участников когорты на размеры когорт по строкам.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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=____)