探索留存與流失
現在你已經計算出每月客群（cohort）的留存與流失指標，可以進一步計算整體的平均留存率與平均流失率。你會連續使用兩次 .mean()（稱為「chaining」）來得到整體平均。請記得從計算中排除第 1 個月（第一欄）的數值，因為在客戶加入的第 1 個月，留存固定為 100%，流失固定為 0%，對所有 cohort 都相同。
pandas 與 numpy 函式庫已分別以 pd 與 np 載入。你在前一個練習建立的每月 retention 與 churn 資料集也已匯入。
本練習屬於課程
Python 的行銷機器學習
練習說明
- 計算平均留存率。
- 計算平均流失率。
- 印出四捨五入後的留存與流失率。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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))