#INTRO
오늘도 화이팅 !
#코드카타
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PANDAS
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두 테이블의 프라임 키가 다를 때, 매개변수를 활용해 MERGE 하기 :
merged_df = pd.merge(customers, orders, left_on = 'id', right_on = 'customerId', how = 'left') -
Null 값만 확인하는 필터링 :
no_order_customers = merged_df[merged_df['customerId'].isnull()][['name']] -
결과 데이터프레임 컬럼명 변경 :
no_order_customers.columns = ['Customers'] -
조건을 만족하는 행 필터링 :
self_viewed = views[views['author_id'] == views['viewer_id']] -
정렬 및 인덱스 리셋 :
result = result.sort_values(by = 'id').reset_index(drop = True)
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#최종 프로젝트 진행
발표자료 및 대시보드 제작
NOTE
프로젝트 배경 & 목표 :
배경과 목표를 설명함에 있어 이탈 고객 방지가 비즈니스에 얼마나 중요한 것인지 설득하는 것에 집중하기
데이터 분석 과정 :
데이터 확인, EDA 및 전처리 과정에서 어떠한 특성에 집중하여 다음 분석으로 넘어갈 수 있었는지 논리적 개연성에 집중하기
고객 세그멘테이션 :
고객을 분류하는 목적, 어떤 기준으로 고객을 나누고 그 고객들의 특성이 어떠한지를 잘 이해할 수 있도록 설명하는 것에 집중하기
이탈 고객 예측 모델링 :
분류의 기준이 되는 이탈 고객에 대한 뾰족한 정의(논리성)와 모델 성능의 타당성에 대해 보여줄 수 있도록 집중하기
BI 대시보드 :
앞선 분석의 결과를 종합하여 확인하고, 주요 기능인 이탈 고객 관리 대시보드의 효율과 중요성에 대해 설득할 수 있도록 집중하기
결과 :
대시보드를 활용하여 어떻게 이탈 고객을 관리할 수 있는지,
이탈 고객 관리를 통해 얻을 수 있는 효과에 집중하여 정리하기
#OUTRO
오늘의 한 줄.
멘탈 관리, 컨디션 관리...
커피 좋아하는 데이터 꿈나무