분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
꽁꽁🥶 얼어붙은🧊 재구매율 위로 🔼 KPI가 걸어다닙니다 🐈
공동작성자
# 목차
1. 데이터 전처리 과정
2. 다중 평가 지표를 이용한 효율적인 가격 분석
2-1. 통합 데이터 불러오기
2-2. 필요 데이터 정제
2-3. 소비자 구매 기준에 맞게 가중치 부여
2-4. 가중치 적용
2-5. KPI 도출
3. 재구매 및 구매주기 분석
3-1. 통합 데이터 불러오기
3-2. 재구매 여부, 구매 일수를 확인하기 위한 컬럼 추가
3-3. 재구매 경험이 없는 소비자 데이터와 재구매 경험이 있는 소비자 데이터 각각 추출
3-4. 재구매 경험이 없는 데이터의 임의의 10% 호출하는 데이터 추출
3-5. 재구매 경험이 있는 구매자의 재구매 주기별 데이터 추출
3-6. 가장 효율적이었던 구매 기간에 재구매 경험이 없는 소비자 데이터의 임의 값을 부여하여 예상 매출액 및 상관계수 확인
3-7. KPI 도출
### 사용 라이브러리
- pandas
- pickle
- numpy
- matplotlib.pyplot
- seaborn
- datetime
- haversine
- warnings
- StandardScaler
- tqdm
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved