코호트 분석 시각화

Python을 활용한 고객 세분화

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

히트맵

코호트 분석 시각화의 가장 쉬운 방법
데이터와 시각화 포함
seaborn으로 몇 줄의 코드면 충분

코호트 히트맵

리텐션 테이블 불러오기

retention.round(3)*100

리텐션 테이블

히트맵 만들기

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 8))

plt.title('Retention rates')

sns.heatmap(data = retention, 
            annot = True, 
            fmt = '.0%', 
            vmin = 0.0, 
            vmax = 0.5, 
            cmap = 'BuGn')

plt.show()

리텐션 히트맵

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