用户行为分析及实战项目python
用户行为分析是对用户在产品上产生的行为以及行为背后数据进行一系列分析,通过构建行为模型和用户画像,支持产品决策,精细化运营,实现增长。
RFM是一个经典的用户分类模型,模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分用户群体,从而分析不同群体的用户价值,最终达到精准营销。
本篇文章以模仿为主, 利用pandas进行数据处理 ,分析用户消费行为。数据来源CDNow网站的用户购买明细。一共有用户ID,购买日期,购买数量,购买金额四个字段。
python存款利息计算
1、代码如下:n=0#年份s=0#本息while ss=10000*(1+0.0225)**nn+=1print(本金翻倍需要,n,年。)根据以上代码,定期存款10000元,一年期利率为25%,连本带息31年后翻倍。定期存款亦称“定期存单”。
2、为了计算到期时从银行得到的利息与本金的和,我们需要知道定期存款的本金和期限。下面是一个Python脚本,您可以在本地运行,输入本金和期限来计算到期时得到的利息与本金的和。
3、^n=2,解得n=315年。也就是说,31年后才能翻倍到20000。代码如下:n=0#年份 s=0#本息 while s20000:s=10000*(1+0.0225)**n n+=1 print(本金翻倍需要,n,年。
python里怎么计算存货周转率
1、库存周转率即存货周转率。计算公式为:存货周转率=销售成本/平均存货;存货周转天数=360/存货周转率。
2、存货周转天数公式:存货周转天数=365÷存货周转次数;存货周转次数=销货成本+存货平均余额。存货周转天数是企业从取得存货开始,至消耗、销售为止所经历的天数。
3、存货周转天数=平均存货÷平均每日销售量×365平均存货是指期初存货与期末存货的平均值,平均每日销售量是指期间总销售量除以期间天数。如果一个公司的存货周转率较高,说明该公司的存货销售速度较快,存货管理效率也较高。
4、=360/{销售成本/(存货年初金额+存货年末金额)/2} 存货周转分析指标也可用于会计季度和会计月度等的存货周转分析。将360天对应的计算数值转换为90天和30天分别对应的计算数值即可。存货周转次数也称存货周转率。
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