数据库中经典的同期群举例分析
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理论回顾
同期群分析是数据分析中一个hin经典的思维,核心是将用户按初始行为的发生时间,划分为不同的群组
,进而分析相似群组的行为如何随时间变化而变化。一般是通过像这样的留存表来实现:
每一行,代表当月新增客户,在接下来几个月的留存情况。
通过横向对比
,能够对客户留存和生命周期有初步的认识。基于纵向观察
,可以发现不同期客户,留存情况的差异,以反推该期引入的客户是否精准。
这个表看起来简单明晰,也有一些成熟的工具能够实现,但是,真要基于订单数据用Python来实现,还是要绞一番脑汁的。
数据概览
首先,导入订单数据,顺带看一看源数据长什么样子:
后续分析会用到的关键字段有客户昵称,付款时间,订单状态和支付金额。
再查看数据量和缺失情况:
订单共计42713行,除付款时间外,其他都是完整的(不含缺失值)。格式整体规整,付款时间为datetime格式,购买金额和数量则是数值型。
数据清洗
清洗的重点在于搞清楚为什么会有那么多付款时间是缺失的。我们先筛选出付款时间为空值的行,一探究竟:
貌似,缺失付款时间的数据,订单状态主要是交易失败
。这里做一个初步推断,之所以缺失付款时间,是因为没有产生实际交易。
果然,缺失付款时间的订单都是交易失败
状态,而完整的数据则是交易成功
。接下来,只需要筛选出交易成功的订单就好,40339行数据,就是同期群分析的主战场。
思路剖析
再让最开始的留存表刷一下存在感:
直接思考怎么样一次性生成这张表,着实费头发。更合理的方式是用搭积木的思维来拆解这张表。这张表的每一行,代表一个同期群,而他们的本质逻辑是一样的。
首先计算出当月新增的客户数,并记录客户昵称。
然后拿这部分客户,分别去和后面每个月购买的客户做匹配,并统计有多少客户出现复购(留存)
只要我们计算出每个月的新增客户和对应留存情况,把这些数据拼接在一起,就得到了梦寐以求的同期群留存表。
单月实现
循着上一步的思路,问题变得简单起来,实现一个月的计算逻辑,其他月份套用即可。给同期群留存表添加一列标记数据归属与哪个年月。
我们以2019年10月的数据为样板,实现单行的同期群分析。
显而易见,2019年10月份一共有7336位客户,购买了8096笔订单。
接下来,我们要计算的是每个月的新增客户数,这个新增,是需要和之前的月份遍历匹配来验证的,2019年10月之前的客户就是2019年9月的数据:
和历史数据做匹配,验证并筛选出2019年10月新增
的客户数:
然后,和10月之后每个月的客户昵称进行匹配,计算出每个月的留存情况,把最开始的当月新增客户加入到列表:
2019年10月新增客户7083位,次月(11月)留存539人,随后有所降低,而到了2020年2月留存回购客户数较上月有小幅上升。
终版代码
#引入时间标签month_lst = order['时间标签'].unique()final = pd.DataFrame()for i in range(len(month_lst) - 1):#构造和月份一样长的列表,方便后续格式统一count = [0] * len(month_lst)#筛选出当月订单,并按客户昵称分组target_month = order.loc[order['时间标签'] == month_lst[i],:]target_users = target_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()#如果是第一个月份,则跳过(因为不需要和历史数据验证是否为新增客户)if i == 0:new_target_users = target_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()else:#如果不是,找到之前的历史订单history = order.loc[order['时间标签'].isin(month_lst[:i]),:]#筛选出未在历史订单出现过的新增客户new_target_users = target_users.loc[target_users['客户昵称'].isin(history['客户昵称']) == False,:]#当月新增客户数放在第一个值中count[0] = len(new_target_users)#以月为单位,循环遍历,计算留存情况for j,ct in zip(range(i + 1,len(month_lst)),range(1,len(month_lst))):#下一个月的订单next_month = order.loc[order['时间标签'] == month_lst[j],:]next_users = next_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()#计算在该月仍然留存的客户数量isin = new_target_users['客户昵称'].isin(next_users['客户昵称']).sum()count[ct] = isin#格式转置result = pd.DataFrame({ month_lst[i]:count}).T#合并final = pd.concat([final,result])final.columns = ['当月新增','+1月','+2月','+3月','+4月','+5月']
不过,真实数据是留存率形式体现,再稍做加工即可:
终于,大功告成!实现了我们所希望的同期群分析表。简单扫两眼,可以发现:
横向观察,次月流失严重,表现最好的月份次月留存也只有12%,随后平稳降低,稳定在6%左右。
纵向对比,2019年当月新增客户最少,仅有2042位,但人群相对精准,留存率表现优于其他月份。
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当前名称:数据库中经典的同期群举例分析
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