Summary  
This chapter explains how to group tabular data by multiple dimensions using pandas’ groupby and perform aggregations such as counts and averages to uncover deeper patterns.  

General domain of usage  
Marketing analytics

This video introduces multi-dimensional cohort segmentation, explaining how you can analyze user behavior across more than one attribute—such as combining signup month with acquisition channel or geography. You'll see why adding extra dimensions uncovers deeper business insights, and you'll walk through a practical example using Python and pandas to segment users by both when they signed up and how they were acquired. Real-world cases show how companies use this approach to discover patterns that single-dimensional analysis might miss. Each code sample in video should include no more than 10 lines of code.

Multi-dimensionale cohortsegmentatie maakt het mogelijk om gebruikers te groeperen op basis van meer dan één kenmerk, zoals zowel de maand waarin ze zich hebben aangemeld als het kanaal waardoor ze zijn verworven. Waar traditionele cohortanalyse zich vaak richt op één factor – zoals de aanmelddatum – helpt multi-dimensionale segmentatie om complexere vragen te beantwoorden. Zo kun je bijvoorbeeld zien of gebruikers uit een specifieke marketingcampagne in een bepaalde maand zich anders gedragen dan gebruikers uit een ander kanaal of regio. Deze aanpak is waardevol voor bedrijven omdat het patronen en trends zichtbaar maakt die niet naar voren komen bij analyse op slechts één dimensie. Door cohorten te segmenteren op basis van meerdere factoren kun je marketingstrategieën afstemmen, klantbehoud verbeteren en middelen effectiever inzetten.

import pandas as pd

# Sample data
data = {
    "user_id": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    "signup_date": [
        "2023-01-15", "2023-01-15", "2023-02-10",
        "2023-02-15", "2023-01-25", "2023-02-18"
    ],
    "acquisition_channel": [
        "Email", "Email", "Social", "Ad", "Ad", "Social"
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["signup_month"] = pd.to_datetime(df["signup_date"]).dt.to_period("M")

# Multi-dimensional cohort segmentation by signup_month and acquisition_channel
cohorts = df.groupby(["signup_month", "acquisition_channel"])["user_id"].nunique().reset_index()
cohorts = cohorts.rename(columns={"user_id": "num_users"})

print(cohorts)

Door cohorten te segmenteren op zowel `signup_month` als `acquisition_channel` kun je verborgen trends ontdekken die bij eendimensionale analyse onopgemerkt blijven. Je kunt bijvoorbeeld vaststellen dat gebruikers die via **"Email"** in januari zijn verworven meer betrokken zijn of een hogere retentie hebben dan gebruikers die via **"Ad"** in dezelfde maand zijn binnengekomen. Dit detailniveau stelt je in staat om datagedreven beslissingen te nemen over waar je marketingbudget het beste kan worden ingezet, hoe je onboarding kunt personaliseren en welke kanalen de meest waardevolle klanten opleveren. **Multi-dimensionale segmentatie** is een krachtig hulpmiddel om inzichten te verkrijgen die bedrijfsresultaten stimuleren.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import importlib
import csv
import unittest
import importlib
import pandas as pd

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.expected = pd.DataFrame({
            'signup_month': [pd.Period('2023-01'), pd.Period('2023-01'), pd.Period('2023-01'), pd.Period('2023-02'), pd.Period('2023-02'), pd.Period('2023-02')],
            'acquisition_channel': ['Ad', 'Email', 'Social', 'Ad', 'Email', 'Social'],
            'num_users': [1, 1, 1, 1, 1, 1]
        })
        # Sort for comparison
        self.expected = self.expected.sort_values(['signup_month', 'acquisition_channel']).reset_index(drop=True)

    def test_cohorts_exists_and_type(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        cohorts = getattr(user_code, 'cohorts', None)
        _dynamic_test(
            self,
            cohorts is not None and isinstance(cohorts, pd.DataFrame),
            "The 'cohorts' DataFrame exists and is a pandas DataFrame.",
            "The 'cohorts' DataFrame is missing or not a pandas DataFrame."
        )

    def test_cohorts_columns(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        cohorts = getattr(user_code, 'cohorts', None)
        expected_cols = ['signup_month', 'acquisition_channel', 'num_users']
        _dynamic_test(
            self,
            cohorts is not None and list(cohorts.columns) == expected_cols,
            f"The 'cohorts' DataFrame has correct columns: {expected_cols}.",
            f"The 'cohorts' DataFrame columns are incorrect. Got: {list(cohorts.columns)}"
        )

    def test_cohorts_values(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        cohorts = getattr(user_code, 'cohorts', None)
        # Sort both DataFrames for comparison
        if cohorts is not None:
            cohorts_sorted = cohorts.sort_values(['signup_month', 'acquisition_channel']).reset_index(drop=True)
            # Compare values
            same_shape = cohorts_sorted.shape == self.expected.shape
            same_cols = list(cohorts_sorted.columns) == list(self.expected.columns)
            same_values = cohorts_sorted.equals(self.expected)
            _dynamic_test(
                self,
                same_shape and same_cols and same_values,
                "The 'cohorts' DataFrame has the correct grouped values.",
                f"The grouped values in 'cohorts' are incorrect.\\nExpected:\\n{self.expected}\\nGot:\\n{cohorts_sorted}"
            )
        else:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "The 'cohorts' DataFrame has the correct grouped values.",
                "The 'cohorts' DataFrame is missing."
            )

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

Beheers cohortanalyse-technieken met behulp van Python. Deze cursus behandelt het structureren van cohortgegevens, geavanceerde segmentatie, retentie-analyses en toepasbare zakelijke inzichten, met praktische uitdagingen in elke sectie.

Leer hoe u gegevens kunt structureren, preprocessen en voorbereiden voor geavanceerde cohortanalyse, inclusief cohorttoewijzing en feature engineering.

Duik in geavanceerde segmentatiestrategieën en berekeningen van retentiemetingen om diepgaandere inzichten uit cohortgegevens te verkrijgen.

Visualiseer cohortgegevens en haal bruikbare zakelijke inzichten uit met behulp van geavanceerde plot- en interpretatietechnieken.

Multi-Dimensionale Cohortsegmentatie

Oplossing