python用户流失分析

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mob64ca12cfa7d5 2023-09-03 14:09:41 ©著作权

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Python用户流失分析实现流程

1. 数据采集

为了进行用户流失分析，首先需要获取用户的相关数据。可以通过以下方式进行数据采集：

步骤	描述
1	配置数据采集工具，如Google Analytics或自定义数据采集脚本
2	设置数据采集目标，如注册用户、付费用户等
3	收集用户相关的行为数据，如访问页面、点击按钮等

2. 数据清洗和预处理

采集到的原始数据可能存在噪声和错误，需要进行清洗和预处理。可以按照以下步骤进行数据清洗和预处理：

步骤	描述
1	导入所需的数据处理库，如pandas和numpy
2	读取原始数据文件
3	去除重复数据和无效数据
4	处理缺失值，如填充、删除或插值
5	对数据进行格式转换和标准化，如日期转换、数值归一化等
6	对数据进行特征工程，如创建新的特征、提取关键特征等
7	保存清洗和预处理后的数据文件

下面是清洗和预处理数据的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据文件
data = pd.read_csv('raw_data.csv')

# 去除重复数据和无效数据
data = data.drop_duplicates()
data = data.dropna()

# 处理缺失值
data['age'] = data['age'].fillna(data['age'].median())

# 对数据进行格式转换和标准化
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['amount'] = (data['amount'] - data['amount'].mean()) / data['amount'].std()

# 对数据进行特征工程
data['is_first_purchase'] = data['amount'].apply(lambda x: 1 if x == data['amount'].min() else 0)

# 保存清洗和预处理后的数据文件
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. 用户流失分析

在清洗和预处理后的数据基础上，可以进行用户流失分析。可以按照以下步骤进行用户流失分析：

步骤	描述
1	导入所需的数据分析库，如matplotlib和seaborn
2	读取清洗和预处理后的数据文件
3	对用户进行分类，如活跃用户、流失用户等
4	绘制用户活跃度曲线和用户流失率曲线
5	分析导致用户流失的原因，如页面体验、功能缺失等

下面是用户流失分析的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取清洗和预处理后的数据文件
data = pd.read_csv('cleaned_data.csv')

# 对用户进行分类
active_users = data[data['last_activity'] > '2021-01-01']
churned_users = data[data['last_activity'] <= '2021-01-01']

# 绘制用户活跃度曲线
plt.plot(active_users['date'], active_users['activity'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Activity')
plt.title('User Activity')
plt.show()

# 绘制用户流失率曲线
churn_rate = churned_users.groupby('date').count()['user_id'] / data.groupby('date').count()['user_id']
plt.plot(churn_rate.index, churn_rate.values)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Churn Rate')
plt.title('User Churn Rate')
plt.show()

# 分析导致用户流失的原因
churned_users_reasons = churned_users.groupby('reason').count()['user_id']
plt.bar(churned_users_reasons.index, churned_users_reasons.values)
plt.xlabel('Reason')
plt.ylabel('Count')
plt.title('User Churn Reasons')
plt.show()