客户同期群分析Python实战

摘要：电子商务数据分析师的数据聚类技能

电子商务数据分析师的工作之一是通过客户数据来提高客户留存率。由于客户数据庞大并且行为差异显著，运用同期群分析来将客户分群，并研究各群体的行为变得尤为重要。

数据准备

分析师首先需要导入数据和Python库，随后通过区分新老客户来筛选出首次购买的客户记录。这一步骤关键在于正确识别新客户的后续购买行为，确保分析的准确性。进一步处理涉及删除无用列和转换日期格式。

函数定义

定义了三个函数来帮助分析：purchase_rate函数用于识别客户的购买次序；join_date函数确定客户的加入日期；age_by_month函数计算客户从首次购买至当前购买的月份差。

创建同期群组

通过添加必要的列和计算出相应的值，分析师将客户分成不同的同期群组。然后利用groupby和pivot_table方法创建了一个包含客户人数的数据透视表，以便于分析客户留存情况。

留存率分析

将群组人数转换为留存率百分比，以便更直观地理解客户留存趋势。最后，通过绘制热力图可视化，分析师可以清晰地观察不同群组的留存率。

总结

文章希望读者能够通过这种方法获得对电子商务客户行为分析的深入了解。同时推荐了原创公众号「数据STUDIO」，该公众号提供了丰富的数据科学领域内容，包括Python、数据分析、数据可视化、机器学习等方面的知识。