数据库中经典的同期群举例分析

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理论回顾

同期群分析是数据分析中一个hin经典的思维，核心是将用户按初始行为的发生时间，划分为不同的群组，进而分析相似群组的行为如何随时间变化而变化。一般是通过像这样的留存表来实现：
每一行，代表当月新增客户，在接下来几个月的留存情况。

通过横向对比，能够对客户留存和生命周期有初步的认识。基于纵向观察，可以发现不同期客户，留存情况的差异，以反推该期引入的客户是否精准。

这个表看起来简单明晰，也有一些成熟的工具能够实现，但是，真要基于订单数据用Python来实现，还是要绞一番脑汁的。

数据概览

首先，导入订单数据，顺带看一看源数据长什么样子：
后续分析会用到的关键字段有客户昵称，付款时间，订单状态和支付金额。

再查看数据量和缺失情况：
订单共计42713行，除付款时间外，其他都是完整的（不含缺失值）。格式整体规整，付款时间为datetime格式，购买金额和数量则是数值型。

数据清洗

清洗的重点在于搞清楚为什么会有那么多付款时间是缺失的。我们先筛选出付款时间为空值的行，一探究竟：
貌似，缺失付款时间的数据，订单状态主要是交易失败。这里做一个初步推断，之所以缺失付款时间，是因为没有产生实际交易。

果然，缺失付款时间的订单都是交易失败状态，而完整的数据则是交易成功。接下来，只需要筛选出交易成功的订单就好，40339行数据，就是同期群分析的主战场。

思路剖析

再让最开始的留存表刷一下存在感：

直接思考怎么样一次性生成这张表，着实费头发。更合理的方式是用搭积木的思维来拆解这张表。这张表的每一行，代表一个同期群，而他们的本质逻辑是一样的。

• 首先计算出当月新增的客户数，并记录客户昵称。

• 然后拿这部分客户，分别去和后面每个月购买的客户做匹配，并统计有多少客户出现复购（留存）

只要我们计算出每个月的新增客户和对应留存情况，把这些数据拼接在一起，就得到了梦寐以求的同期群留存表。

单月实现

循着上一步的思路，问题变得简单起来，实现一个月的计算逻辑，其他月份套用即可。给同期群留存表添加一列标记数据归属与哪个年月。

我们以2019年10月的数据为样板，实现单行的同期群分析。
显而易见，2019年10月份一共有7336位客户，购买了8096笔订单。

接下来，我们要计算的是每个月的新增客户数，这个新增，是需要和之前的月份遍历匹配来验证的，2019年10月之前的客户就是2019年9月的数据：
和历史数据做匹配，验证并筛选出2019年10月新增的客户数：

然后，和10月之后每个月的客户昵称进行匹配，计算出每个月的留存情况，把最开始的当月新增客户加入到列表：

2019年10月新增客户7083位，次月（11月）留存539人，随后有所降低，而到了2020年2月留存回购客户数较上月有小幅上升。

终版代码

#引入时间标签month_lst = order['时间标签'].unique()final = pd.DataFrame()for i in range(len(month_lst) - 1):#构造和月份一样长的列表，方便后续格式统一count = [0] * len(month_lst)#筛选出当月订单，并按客户昵称分组target_month = order.loc[order['时间标签'] == month_lst[i],:]target_users = target_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()#如果是第一个月份，则跳过（因为不需要和历史数据验证是否为新增客户）if i == 0:new_target_users = target_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()else:#如果不是，找到之前的历史订单history = order.loc[order['时间标签'].isin(month_lst[:i]),:]#筛选出未在历史订单出现过的新增客户new_target_users = target_users.loc[target_users['客户昵称'].isin(history['客户昵称']) == False,:]#当月新增客户数放在第一个值中count[0] = len(new_target_users)#以月为单位，循环遍历，计算留存情况for j,ct in zip(range(i + 1,len(month_lst)),range(1,len(month_lst))):#下一个月的订单next_month = order.loc[order['时间标签'] == month_lst[j],:]next_users = next_month.groupby('客户昵称')['支付金额'].sum().reset_index()#计算在该月仍然留存的客户数量isin = new_target_users['客户昵称'].isin(next_users['客户昵称']).sum()count[ct] = isin#格式转置result = pd.DataFrame({
   
   
   month_lst[i]:count}).T#合并final = pd.concat([final,result])final.columns = ['当月新增','+1月','+2月','+3月','+4月','+5月']

不过，真实数据是留存率形式体现，再稍做加工即可：

终于，大功告成！实现了我们所希望的同期群分析表。简单扫两眼，可以发现：

• 横向观察，次月流失严重，表现最好的月份次月留存也只有12%，随后平稳降低，稳定在6%左右。

• 纵向对比，2019年当月新增客户最少，仅有2042位，但人群相对精准，留存率表现优于其他月份。

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