This video provides a walkthrough of the challenge requirements for this chapter. You will learn how to create a cohort retention matrix using Python and visualize it to reveal user retention patterns over time. The video also guides you through interpreting the matrix and summarizing key business insights that can be derived from your analysis, helping you translate cohort data into actionable recommendations for business strategy.

このチャレンジでは、コホート分析の知識を活用し、リテンションマトリクスを作成し、その結果を解釈して実用的なビジネスインサイトを抽出します。準備したコホートデータを用いて、まずコホートリテンションマトリクスを作成してください。各コホートごとのリテンション率を時系列で明確に表示するために、適切なPythonライブラリを使用してマトリクスを可視化します。可視化が完了したら、パターンを分析し、ユーザーリテンションの傾向、離脱が多い期間、コホート間の違いなど、観察された最も重要なビジネスインサイトを要約してください。要約には、マトリクスに表示されたコホートリテンションの傾向に基づき、ビジネスが実施可能な少なくとも2つの具体的な提案を含めてください。


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import importlib
import csv
import unittest
import pandas as pd
import numpy as np
import importlib
import sys
import io
from contextlib import redirect_stdout

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.data = {
            'user_id': [1,1,2,2,3,4,5,6,7,7,8,9],
            'cohort_month': ['2023-01','2023-02','2023-01','2023-02','2023-02','2023-02','2023-03','2023-03','2023-03','2023-03','2023-03','2023-03'],
            'activity_month': ['2023-01','2023-02','2023-02','2023-03','2023-02','2023-03','2023-03','2023-04','2023-03','2023-04','2023-04','2023-04']
        }
        self.df = pd.DataFrame(self.data)

    def test_generate_retention_matrix_structure_and_values(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        func = getattr(user_code, 'generate_retention_matrix', None)
        _dynamic_test(
            self,
            callable(func),
            'generate_retention_matrix is defined',
            'generate_retention_matrix is not defined',
        )
        retention = func(self.df)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(retention, pd.DataFrame),
            'generate_retention_matrix returns a DataFrame',
            f'generate_retention_matrix did not return a DataFrame, got {type(retention)}',
        )
        # Check that all values are between 0 and 1
        all_values = retention.values.flatten()
        _dynamic_test(
            self,
            np.all((all_values >= 0) & (all_values <= 1)),
            'All retention rates are between 0 and 1',
            f'Some retention rates are outside [0,1]: {all_values}',
        )

    def test_plot_retention_matrix_heatmap(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        func_matrix = getattr(user_code, 'generate_retention_matrix', None)
        func_plot = getattr(user_code, 'plot_retention_matrix', None)
        retention = func_matrix(self.df)
        _dynamic_test(
            self,
            callable(func_plot),
            'plot_retention_matrix is defined',
            'plot_retention_matrix is not defined',
        )
        # Suppress actual plot display for testing
        import matplotlib
        matplotlib.use('Agg')
        try:
            func_plot(retention)
            _dynamic_test(
                self,
                True,
                'plot_retention_matrix runs without error',
                'plot_retention_matrix raised an error',
            )
        except Exception as e:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                '',
                f'plot_retention_matrix raised an exception: {e}',
            )

    

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\\s*([,:?])\\s*", r"\\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    changed = False
    # Collect all assignment nodes to modify
    assign_nodes = [
        (i, node)
        for i, node in enumerate(tree.body)
        if isinstance(node, ast.Assign)
        and any(isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name for target in node.targets)
    ]

    # If nothing to change, return unmodified code
    if not assign_nodes:
        return code

    # Perform replacements for all matching assignments (from last to first to not break line offsets)
    for i, node in reversed(assign_nodes):
        start_line = node.lineno - 1
        line = lines[start_line]
        indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
        lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
        next_line = len(lines)
        for next_node in tree.body[i+1:]:
            if hasattr(next_node, 'lineno'):
                next_line = next_node.lineno - 1
                break
        if next_line > start_line + 1:
            lines[start_line+1:next_line] = []
        changed = True

    return '\\n'.join(lines) if changed else code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Pythonを使用したコホート分析手法の習得。本コースでは、コホートデータの構造化、高度なセグメンテーション、リテンション分析、実践的なビジネスインサイトを各セクションのハンズオン課題とともに解説します。

高度なコホート分析のためのデータの構造化、前処理、および準備方法を学習します。コホート割り当てや特徴量エンジニアリングも含まれます。

高度なセグメンテーション戦略とリテンション指標の計算に取り組み、コホートデータからより深い洞察を引き出します。

コホートデータを可視化し、高度なプロットおよび解釈手法を用いて実用的なビジネスインサイトを抽出します。

チャレンジ：コホートの可視化とインサイト

解答