Elde tutma ve terk oranlarını keşfet
Artık aylık müşteri kohortları için aylık elde tutma ve terk metriklerini hesapladığına göre, genel ortalama elde tutma ve terk oranlarını hesaplayabilirsin. Genel ortalamayı hesaplamak için ardışık olarak (bu işleme "chaining" denir) iki kez .mean() metodunu kullanacaksın. Müşterilerin ilk kez aktif olduğu ay olduğu için bu sütundaki değerler sabittir; bu nedenle tüm kohortlarda elde tutma %100 ve terk %0 olacaktır. Bu yüzden bu hesaplamadan ilk ayın değerlerini (ilk sütun) hariç tutmalısın.
pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np olarak yüklendi. Önceki egzersizlerde oluşturduğun retention ve churn aylık veri setleri de içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Pazarlama için Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Ortalama elde tutma oranını hesapla.
- Ortalama terk oranını hesapla.
- Elde tutma ve terk oranlarını yuvarlayıp yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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))