コホート分析の可視化

Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

ヒートマップ

コホート分析を最も簡単に可視化
データとビジュアルを両方表示
seabornで数行のコードのみ

コホートのヒートマップ

リテンション表を読み込む

retention.round(3)*100

リテンション表

ヒートマップを作成

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()

リテンションのヒートマップ

コホートの可視化を練習

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