什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
在這篇博文中,我將詳細向您展示如何發現 LuckyTemplates 數據集中的異常行為模式。在對您的數據進行分析時,這不會立即脫穎而出,因此您必須非常分析地考慮它。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
通過深入思考您想要實現的目標,然後建立適用於這些類型計算的數據模型,您可以獲得高質量的結果。
在這個例子中,我們將嘗試了解客戶之前做過什麼。我們還將評估最近的購買與過去發生的情況相比是正常的還是異常的。
目錄
發現 LuckyTemplates 數據集中的異常值
讓我們從商業角度考慮這個問題。假設我們是在線零售商、航空公司或超市,我們必須實施忠誠度計劃。
我們需要查看我們的客戶數據集,以了解客戶每個季度實際購買了多少與他們平均購買了多少。
突然間,我們看到購買模式或購買行為大幅增加或減少。我們想了解為什麼他們的購買量比平時多很多,或者為什麼他們的購買量比平時少。
這樣,我們可以在我們的 CRM 系統中創建提醒,然後讓我們的銷售團隊通過提供折扣或優惠券來瞄準這些人。
這是一個非常強大的洞察力,您可以從 LuckyTemplates 中獲得。您可以從分析中提取的價值可以對您的業務產生積極影響。
購買的獨特產品
要計算特定季度購買的平均產品,我們首先需要計算出購買的獨特產品。對於每個單獨的客戶,他們購買了多少個單獨的產品?
我們可以通過說對於任何客戶上下文來找出這一點,我們將計算銷售表中產品 ID 的DISTINCT COUNT 。
該公式將為我們提供客戶在當前情況下從我們這裡購買的每一種獨特產品。
根據上面的公式,當我們點擊 2017 年第一季度時,我們可以看到客戶 Aaron Day 只購買了 1 件產品。
一季度平均購買的產品
這是我們將用來產生這種特殊洞察力的公式。它會說一個特定客戶在一個季度內平均購買了多少。
各季度購買的平均產品
接下來我們需要的是一個基准或一個數字,將其與某物進行比較,以便我們了解什麼是異常行為。
然後我們將計算相同的洞察力,但我們不查看任何特定日期。我們將發布日期的任何上下文。
該公式的作用是返回特定客戶每個季度的平均獨特產品。這就是我們如何獲得這種特殊的洞察力。
所以現在我們有兩個值。當我們進行選擇時(例如 2017 年第 2 季度),由於 ALL Dates 函數,“所有季度購買的平均產品”列永遠不會改變。此函數刪除我們從日期中展示的任何過濾器。
隨著我們做出的每一次選擇,“一個季度平均購買的產品”列將會發生變化。
通過比較這兩列,我們可以知道什麼是正常的,什麼不是。
我們可以將到目前為止的內容放在可視化圖表中,以進行更深入的分析。我們可以很快看到我們的客戶在特定季度購買了多少產品(右側)與他們平均購買了多少產品(左側)。
我們將能夠從我們的 LuckyTemplates 數據集中看到異常行為,並查看哪些客戶增加了他們的購買量。這些人是誰,他們為什麼要這樣做?
有了我們收集到的數據,我們就可以實施可操作的策略來複製它。
我們可以擴大我們的營銷信息,以增加那些沒有產生異常行為的人的購買量。
結論
這是異常、離群值或異常類型的分析增加很多價值的地方。為什麼?因為我們想了解我們的客戶是否表現更好,或者銷售人員是否銷售更多。
如果我們能在數據的特定部分找到對我們有利的行為模式,我們就可以將其複製到其他部分。
目標是複制有利的客戶行為並將其應用於業務的其他領域。
這項技術將極大地幫助您增強圍繞在 LuckyTemplates 中可以實現的目標的分析思維。
在LuckyTemplates Online 的 Advanced LuckyTemplates 模塊中可以找到這些類型的分析以及更多。有關詳細信息,請查看下面的模塊。
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