Python 데이터 분석(주피터 노트북) - 쇼핑몰(3)_고객

쇼핑몰

• UCI ML Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail#)
• 온라인 리테일 사이트의 2010/12 ~ 2011/12 주문 기록 데이터
• 약 500,000 건 데이터

라이브러리 및 세팅

• import seaborn as sns
• seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함
  • sns.set(font_scale=1)
• import pandas as pd
• import matplotlib.pyplot as plt
• 한글처리
  • plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
  • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
• 경고 메세지
  • import warnings
  • warnings.simplefilter("ignore")
• seaborn 스타일의 그래프를 사용
  • plt.style.use('seaborn')
• from datetime import datetime

 

데이터 로드

 

데이터 분석

 

1. 우수 고객

• 구매 횟수 기준
• 지불 금액 기준

 

1) 고객 ID 기준 count

• 아이디별 구매 수량 확인

• 쇼핑몰에서 많이 구매하는 고객 TOP 10

 

2) 고객 ID 기준 CheckoutPrice sum

• 아이디별 구매액 확인

 

2. 월별 재구매율

• 1년의 데이터가 들어 있음

1) 사용자를 기준으로 최초 구매한 월 구하기

• 함수 생성
• 년, 월 추출
• Month로 담기
• Month를 기준으로 최소 값 구하기(제일 낮은 숫자)
• 최초 구매일 : MonthStarted 생성

 

2) 기준이 되는 월과 실제 구매월의 차이 계산

• 각 구매가 최초 구매로부터 얼마나 개월수가 지났는지 계산
• MonthPassed 컬럼 생성 : Month의 월과 MonthStarted의 월을 구해서 빼기

 

3) MonthStarted, MonthPassed 기준으로 고객 카운팅

• count : 중복값이 들어 있음
• 함수가 필요함

• 첫 달 구매는 885명
• 한달 뒤 재구매는 324명

 

4) 차트 그리기

• 기본 차트

• 눈금 설정