Анализ удержания и оттока клиентов
Теперь, когда вы рассчитали ежемесячные показатели удержания и оттока для когорт клиентов, можно вычислить общие средние значения этих метрик. Для этого вы дважды последовательно применёте метод .mean() — такой приём называется «цепочкой вызовов». Из расчёта необходимо исключить значения за первый месяц (первый столбец): поскольку это первый месяц активности клиентов, удержание для всех когорт составляет 100%, а отток — 0%, и эти значения не несут аналитической ценности.
Библиотеки pandas и numpy уже загружены как pd и np соответственно. Наборы данных retention и churn, построенные в предыдущих упражнениях, также доступны.
Это упражнение является частью курса
Машинное обучение для маркетинга на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите средний показатель удержания клиентов.
- Вычислите средний показатель оттока клиентов.
- Выведите на экран округлённые значения удержания и оттока.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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))