Selon le scénario des consommateurs du commerce électronique, le taux d'acquisition est l'un des indicateurs les plus familiers. Aller à la fondation, dans la marque, le magasin, une analyse différente n'est pas ouverte au taux d'acquisition, nous parlons aujourd'hui du point de vue réel avec le taux de repo.
Cet article est le cas de la série PANDA, des cas sommaires spéciaux, un excellent test pour les activités de Pandas.
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Les activités pratiques rencontrées couramment les situations suivantes: "HA, notre taux d'acquisition a augmenté de XXX dans des années / an!", À proximité du taux de réception du temps XX a tendance à diminuer de manière significative ", le patron est laid ...
Nous avons constaté que la discussion sur le ratio d'acquisition est facile à tomber dans le canard, il parle de rappeler des taux d'intérêt, mais la logique de calcul réelle est différente:
Il y a un angle de retour et nombreL'achat d'une période de temps est acheté plusieurs fois après B Time. Le nombre de personnes
a un cycle de vie du client, le temps nécessaire pour acheter du temps, dans l'ensemble du cycle de vie, le nombre d'achats de comptes répétés pour le taux
a un coin de coupe court, un peu (cette fois en général par rapport à la quantité d'achat dans une période de temps, le taux d'achat à plusieurs reprises
est également un coin personnalisé ...
] Différentes méthodes de Le calcul de l'abandon et son système d'analyse d'acquisition étendue sera décrit en détail. Cette fois, calculons une logique de calcul, participez à l'historique de calcul des clients avec des pandas.
II. Réinitialiser le taux de calcul
Cet article est déterminé dans un article relativement simple, mais très testé les compétences des pandas (peut-être que certains des principaux défis rencontrent des camarades de classe)
Taux de replise: sur une période de temps, en achetant deux et de nombreux clients compte du nombre total de personnes
Pour une longue période, il y a 10 000 clients pour acheter nos produits. Dans ce semestre, il y a 1000 clients à acheter (2 ou plus), entrepôt après une demi-année, 1000/10000 = 10%
Après que les camarades de classe disent "après la commande lourde, je peux 't le faire selon l'identifiant du client, j'ai une bonne conversation! "
Les jeunes aussi simples ~
Les marchandises ont généralement la taille du produit, comme ceci:
Un client a acheté en même temps A, B, C trois produits, l'arrière-plan créera trois produits de commande. Si vous êtes directement regroupé par ID, cet ordre normal sera statistiquement et indiqué que les résultats doivent être considérablement exagérées.
"Après cela, de jour et d'une pièce d'identité de l'acheteur, il sera retourné une fois que le comportement est acheté pendant la journée, puis des statistiques de groupe conformément à ID"
Certaines scènes entre elles, Ceci est une méthode de calcul relativement simple, mais elle n'est toujours pas stricte, et chTouchez complètement la nature de l'acquisition.
Cette méthode de calcul est facilement affectée par des activités spécifiques et des produits spéciaux:
Exemple: La marque est une journée continue continue, de nombreux clients participant à l'achat pendant trois jours consécutifs. Rejeter le taux en dessous de ce diamètre sera beaucoup injecté.
Par exemple, les consommateurs achèteront une vague d'achats et le lendemain, je constate que je souhaite également acheter un produit d'assistance.
Pour analyser l'acquisition, nous sommes de vrais clients de soignants sont normaux. Le cycle de consommation, tel que la crème d'épilation, même si elle est sur tout le corps, il suffit également de 15 jours, puis le client achète le numéro 1, pour acheter au troisième taux, strictement non une fois réinitialisé, ne consultez que pour le premier Achat (Acheter ensemble)
Nous devrions développer une règle basée sur la situation réelle des entreprises, une signification, plus de jours que le comportement des clients et le calculer comme un achatde nouveau.
Dans la scène réelle ci-dessous, cette valeur est définie comme 2: signifie que les clients doivent être supérieurs à 2 jours, il doit être supérieur à 2 jours.
3. Mettez une châtaigne
Clear Chestnut: Un client, Achetez la première fois le 1er mai et le 2 mai, il a créé un comportement d'achat et une période de seulement 1 jour, ce n'est donc pas acquis. Shun Le temps d'achat suivant, la période du 3 au mai au 1er mai est de 2 jours, malheureuse de notre définition supérieure à 2 jours et ne peut pas acquérir. Le temps continue de repousser, le 6 mai et le 1er mai, la période de 5 jours, cette période d'achat est conforme à la définition de la copie. N'oubliez pas la première acquisition de clients, le 6 mai, il est devenu un nouveau point d'ancrage pour comparer la différence de temps du prochain comportement d'achat. passager mu mu muUne ligne finale s'est produite le 9 mai et l'ancre la plus proche a une période de 3 jours le 6 mai et la définition de notre acquisition est également remplie. La consommation finale est donc également un changement. En général, les clients sont un comportement d'achat du 1er mai au 3 mai et le niveau de consommation du 6 mai constitue le deuxième achat et le 9 mai comme actes d'achat de trois, acquisition globale. Pandas regarda cette logique de calcul, j'ai ressenti un défi sérieux ... quatre. Panda pratique Lisez nos données sources de cas: La plage de temps est de juin au 6 juin, ajoutez 40 270, l'objectif est de calculer les achats taux de deux mois. Premièrement, l'ID client et l'heure de paiement sont organisés progressivement, pratique pour la surveillance des calculs: Les acquisitions basées sur des membres de l'ID de groupe, la mise au point suivante est de cHó est les fonctions à appliquer. Premièrement, la période de réutilisation du client a été enregistrée avec les émissions de la LST. Lorsque le temps d'achat du client est supérieur à 1 dans la plage de temps, le temps d'achat du client est répété, sinon elle reviendra à la liste vierge: Suivant, une entreprise de recherche invitée accueillie avec plus de 1 Afin d'avoir une date d'ancrage, nous introduisons l'ancre variable, lorsque la deuxième période d'achat dans les 2 jours, utilisez le troisième temps d'achat et l'ancre pour calculer, en passant, jusqu'à ce que vous trouviez des actes d'achat ou de la consommation de boucle ou de la commande de boucle Informations: Pour éviter toute indexation en plus de la portée, à l'intérieur de la circulation, lorsque je suis avec la laine X) - 2, sautez hors de la bague interne, sinon index + 1 Après le client, deux intervalles VI achètent plus de 2 jours, il est déterminé à être une période de réingrationDans la liste LST Une fois la période d'acquisition calculée et que la boucle suivante (l'index est également identifiée comme évitant les index) et finalement chaque client conforme à la liste de temps déterminée de l'intervalle de temps déterminé. Application de la fonction de définition sur le jeu de données, le même résultat que la soie lisse: Un grand travail a été fait. C'était une lettre envoyée manuellement, seulement plus statistiques que ou égales à 1: prend 2 jours à la période de pause, le taux d'achat final est de 17,76%. Appliquer est fort, plus comme cela, nous serons modifiés. Un peu de fonctions de comptage, prenant une variable comme intervalle de temps, vous pouvez personnaliser la période d'expiration, en pensant plus de 3 jours plus de 3 jours, pensez plus de 7 jours encore plus de 7 jours, reconnaissent pleinement la flexibilité du taux uniforme . L'ensemble du calcul de l'acquisition, la clé du problème est la fonctionCasting, comment rembourser la fonction de règle et comment le gérer, prendre un moment à penser.