ノック21:データの読み込み
ノック21.py
#ジムの利用履歴データ
import pandas as pd
uselog=pd.read_csv("/content/use_log.csv")
print(len(uselog))
uselog.head()
ノック21.py
#2019年3月末時点での会員データ
customer=pd.read_csv("/content/customer_master.csv")
print(len(customer))
customer.head()
ノック21.py
#会員区分データ（オールタイム、デイタイム、ナイト）
class_master=pd.read_csv("/content/class_master.csv")
print(len(class_master))
class_master.head()
ノック21.py
#キャンペーン区分データ（入会費無料等）
campaign_master=pd.read_csv("/content/campaign_master.csv")
print(len(campaign_master))
campaign_master.head()
データの長さを見て、主とするデータはcustomer(顧客データ),uselog(利用履歴)をするのがいい！
まず、データ数の少ないcustomer(顧客データ)から主に考えていく！
ノック22:顧客データを整形
ノック22.py
#customerを元に、class列,campaign_id列を軸に、カラム名を増やす！
customer_join=pd.merge(customer,class_master,on="class",how="left")
customer_join=pd.merge(customer_join,campaign_master,on="campaign_id",how="left")
customer_join.head()
ノック22.py
#欠損値の確認
customer_join.isnull().sum()
元のcustomer(顧客データ)…customer_id,name,class,gender,start_date,end_date,campaign_id,is_delete
以外のclass_name,price,campaign_nameがカラムに追加されていることが確認できる！
ノック23:顧客データの基礎集計
ノック23.py
#どの会員に属しているかの数を調べる
customer_join.groupby("class_name").count()["customer_id"]
ノック23.py
#どのキャンペーンで入会したかの数を調べる
customer_join.groupby("campaign_name").count()["customer_id"]
ノック23.py
#男女の数を調べる
customer_join.groupby("gender").count()["customer_id"]
ノック23.py
#ジムを退会した数を調べる
customer_join.groupby("is_deleted").count()["customer_id"]
ノック23.py
#2018年4月1日～2019年3月31日
customer_join["start_date"]=pd.to_datetime(customer_join["start_date"])
customer_start=customer_join.loc[customer_join["start_date"]>pd.to_datetime("20180401")]
print(len(customer_start))
>>>1361
2018年4月1日～2019年3月31日の入会会員は1361人、退会会員は1350人と全体の会員数はあまり変わってないことが分かる！
ノック24:最新顧客データの基礎集計
ノック24.py
#2019年3月時点において在籍している会員数を調べる
customer_join["end_date"]=pd.to_datetime(customer_join["end_date"])
customer_newer=customer_join.loc[(customer_join["end_date"]>=pd.to_datetime("20190331")) | (customer_join["end_date"].isna())]#isna()はNanの時、Trueを返す
print(len(customer_newer))
customer_newer["end_date"].unique()
ノック24.py
#2019年3月時点において在籍している,どの会員に属しているかの数を調べる
customer_newer.groupby("class_name").count()["customer_id"]
ノック24.py
#2019年3月時点において在籍している,どのキャンペーンで入会したかの数を調べる
customer_newer.groupby("campaign_name").count()["customer_id"]
ノック24.py
#2019年3月時点において在籍している,男女の数を調べる
customer_newer.groupby("gender").count()["customer_id"]
出力結果を見ると、会員区分、性別は全体で集計した時とあまり変化はない。
しかし、キャンペーン区分に関しては若干違いがある（通常入会72％→81%）
つまり、入会キャンペーンは何かしらの硬貨を生んでいることが分かる。
ノック25:利用履歴データを集計する
ノック25.py
uselog["usedate"]=pd.to_datetime(uselog["usedate"])#datetime型変換
uselog["年月"]=uselog["usedate"].dt.strftime("%Y%m")#年、月のみ取得
uselog_months=uselog.groupby(["年月","customer_id"],as_index=False).count()
uselog_months.rename(columns={"log_id":"count"},inplace=True)
del uselog_months["usedate"]
uselog_months.head()
注意！
ノック25.py
uselog["usedate"]=pd.to_datetime(uselog["usedate"])#datetime型変換
uselog["年月"]=uselog["usedate"].dt.strftime("%Y%m")#年、月のみ取得
uselog_months=uselog.groupby(["年月","customer_id"]).count()
uselog_months.rename(columns={"log_id":"count"},inplace=True)
del uselog_months["usedate"]
uselog_months
ノック25.py
uselog_customer=uselog_months.groupby("customer_id").agg(["mean","me
dian","max","min"])["count"]#平均値、中央値、最大値、最小値
uselog_customer=uselog_customer.reset_index(drop=False)
uselog_customer
注意！
drop=Trueにしたらどうなる？
ノック25.py
uselog_customer=uselog_months.groupby("customer_id").agg(["mean","me
dian","max","min"])["count"]#平均値、中央値、最大値、最小値
uselog_customer=uselog_customer.reset_index(drop=False)
uselog_customer
ノック26:利用履歴データから定期利用フラグ作成
ノック26.py
#年月だけでなく曜日も特定する
uselog["weekday"]=uselog["usedate"].dt.weekdayy#0月曜、1火曜、２水曜、3木曜、4金曜、5土曜、6日曜
uselog_weekday=uselog.groupby(["customer_id","年月","weekday"],as_index=False).count()[["customer_id","年月","weekday","log_id"]]
uselog_weekday.rename(columns={"log_id":"count"},inplace=True) #inplaceは元のデータを更新するか否か（Trueの時更新）
uselog_weekday.head()
ノック26.py
uselog_weekday=uselog_weekday.groupby("customer_id",as_index=False).max()[["customer_id","count"]]
uselog_weekday["routine_flg"]=0
uselog_weekday["routine_flg"]=uselog_weekday["routine_flg"].where(uselog_weekday["count"]<4,1)
uselog_weekday.head()
ノック27:顧客データと利用履歴データを結合
ノック27.py
#customer_joinとuselog_customerを合体、customer_joinとuselog_weekdayを合体
customer_join=pd.merge(customer_join,uselog_customer,on="customer_id",how="left")
customer_join=pd.merge(customer_join,uselog_weekday[["customer_id","routine_flg"]],on="customer_id",how="left")
customer_join.head()
medianやroutine_flgがカラム列に加わった！
ノック27.py
customer_join.isnull().sum()
ノック28:会員期間を計算
ノック28.py
from dateutil.relativedelta import relativedelta
customer_join["calc_date"]=customer_join["end_date"]
customer_join["calc_date"]=customer_join["calc_date"].fillna(pd.to_datetime("20190430"))
customer_join["membership_period"]=0
for i in range(len(customer_join)):
delta=relativedelta(customer_join["calc_date"].iloc[i],customer_join["start_date"].iloc[i])
customer_join["membership_period"].iloc[i]=delta.years*12+delta.months
customer_join.head()
ノック29:顧客行動の各種統計量を把握
ノック29.py
customer_join[["mean","median","max","min"]].describe()
ノック29.py
customer_join.groupby("routine_flg").count()["customer_id"]
ノック29.py
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.hist(customer_join["membership_period"])
ノック30:大会ユーザーと継続ユーザーの違いを把握
ノック30.py
customer_end=customer_join.loc[customer_join["is_deleted"]==1]
customer_end.describe()
ノック30.py
customer_stay=customer_join.loc[customer_join["is_deleted"]==0]
customer_stay.describe()
