复购分析实战 | Pandas遇到了大难题..（附40000+数据源和代码）（下）
Pandas实战读取我们的案例源数据：时间范围是2020年5月-6月两个月的数据，一共40270条，目标是计算两月期的复购率。先对客户ID和付款时间做升序排列，方便后续计算：复购计算是建立在按客户ID分组的基础之上，下面的重点工作是搞定apply里面的函数。首先，用一个空列 lst 来记录客户的复购间隔时间。当客户在时间范围内购买次数大于1时，再对客户的购买时间进行循环遍历，否则返回空列表：接着....
复购分析实战 | Pandas遇到了大难题..（附40000+数据源和代码）（上）
初识复购率实际业务经常会遇到以下场景：“哈，我们的复购率同比/环比提升了XXX！”台下一片欣然..“哎，近XX时间复购率有明显下降趋势”Boss脸色变得难看...小z发现，复购率的讨论很容易陷入鸡同鸭讲，明面上都在说复购率，但实际连指标计算逻辑都是不同的：有留存角度的，A时间段购买人数，在其后B时间段重复购买人数占比有客户生命周期角度的，A时间段购买人数，在整个生命周期中，重复购买人数占比有截断....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
Pandas您可能感兴趣
- Pandas数据处理
- Pandas交互式
- Pandas数据探索
- Pandas数据可视化
- Pandas xlsx
- Pandas文件
- Pandas数据加密
- Pandas网页
- Pandas清洗
- Pandas实战
- Pandas python
- Pandas库
- Pandas数据分析
- Pandas函数
- Pandas教程
- Pandas方法
- Pandas dataframe
- Pandas series
- Pandas索引
- Pandas属性
- Pandas官方教程
- Pandas功能
- Pandas操作
- Pandas参数
- Pandas基础
- Pandas excel
- Pandas分组
- Pandas应用
- Pandas排序
- Pandas高级
人工智能
了解行业+人工智能最先进的技术和实践，参与行业+人工智能实践项目
+关注