This video provides a walkthrough of the challenge requirements for segmenting a dataset by two dimensions (such as acquisition month and user region) and calculating advanced retention metrics. You will see how to use pandas to group data, create multi-level cohorts, and compute retention and churn rates for each segment.

Voltooi deze uitdaging door de volgende stappen te volgen:

- Gebruik een **pandas DataFrame** met gebruikersactiviteitsgegevens, met kolommen zoals `user_id`, `acquisition_month`, `region` en `activity_month`;
- Segmenteer de gebruikers op zowel `acquisition_month` als `region` om meerlagige cohorten te creëren;
- Bereken voor elk cohort het aantal gebruikers dat in elke opeenvolgende maand na acquisitie behouden blijft;
- Bereken het **retentiepercentage** voor elk cohort als het percentage gebruikers dat in een bepaalde maand actief is ten opzichte van de oorspronkelijke cohortgrootte;
- Bereken het **churnpercentage** als 1 min het retentiepercentage voor elke periode.

Gebruik de **pandas** groeperings- en aggregatiemethoden om deze berekeningen efficiënt uit te voeren.

import unittest
import user_code
import importlib
import pandas as pd

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.data = {
            'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6],
            'acquisition_month': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
            'activity_month': [1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 3]
        }
        self.df = pd.DataFrame(self.data)

    def test_returns_dataframe_and_columns(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.calculate_retention_by_acquisition(self.df)
        expected_columns = ['cohort', 'months_since_acquisition', 'retention_rate']
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, pd.DataFrame),
            "Returned object is a pandas DataFrame.",
            f"Expected DataFrame, got {type(result)}."
        )
        _dynamic_test(
            self,
            all(col in result.columns for col in expected_columns),
            f"Result contains all required columns: {expected_columns}.",
            f"Missing columns in result. Got columns: {list(result.columns)}."
        )

    def test_cohort_definition(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.calculate_retention_by_acquisition(self.df)
        cohort_values = set(result['cohort'])
        expected_cohorts = set([1, 2])
        _dynamic_test(
            self,
            cohort_values == expected_cohorts,
            f"Cohorts are defined as acquisition_month: {expected_cohorts}",
            f"Expected cohorts: {expected_cohorts}, got: {cohort_values}"
        )

    def test_retention_rate_calculation(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.calculate_retention_by_acquisition(self.df)
        # For cohort 1, months_since_acquisition=0: users 1 and 2
        # cohort size: users 1 and 2, so 2
        # active users at month 0: 2
        # retention rate: 2/2 = 1.0
        row = result[(result['cohort'] == 1) & (result['months_since_acquisition'] == 0)]
        rr = float(row['retention_rate'].iloc[0]) if not row.empty else None
        _dynamic_test(
            self,
            rr is not None and abs(rr - 1.0) < 1e-8,
            "Retention rate for cohort 1 at month 0 is correct (1.0)",
            f"Expected 1.0, got {rr}"
        )
        # For cohort 1, months_since_acquisition=1: users 1 and 2 again, so 2/2 = 1.0
        row = result[(result['cohort'] == 1) & (result['months_since_acquisition'] == 1)]
        rr = float(row['retention_rate'].iloc[0]) if not row.empty else None
        _dynamic_test(
            self,
            rr is not None and abs(rr - 1.0) < 1e-8,
            "Retention rate for cohort 1 at month 1 is correct (1.0)",
            f"Expected 1.0, got {rr}"
        )
        # For cohort 2, months_since_acquisition=0: users 3, 4, 5, 6
        # cohort size: users 3, 4, 5, 6, so 4
        # active users at month 0: 4
        # retention rate: 4/4 = 1.0
        row = result[(result['cohort'] == 2) & (result['months_since_acquisition'] == 0)]
        rr = float(row['retention_rate'].iloc[0]) if not row.empty else None
        _dynamic_test(
            self,
            rr is not None and abs(rr - 1.0) < 1e-8,
            "Retention rate for cohort 2 at month 0 is correct (1.0)",
            f"Expected 1.0, got {rr}"
        )
        # For cohort 2, months_since_acquisition=1: users 4, 6, so 2/4 = 0.5
        row = result[(result['cohort'] == 2) & (result['months_since_acquisition'] == 1)]
        rr = float(row['retention_rate'].iloc[0]) if not row.empty else None
        _dynamic_test(
            self,
            rr is not None and abs(rr - 0.5) < 1e-8,
            "Retention rate for cohort 2 at month 1 is correct (0.5)",
            f"Expected 0.5, got {rr}"
        )

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)


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.

Challenge: Geavanceerde Segmentatie en Retentie

Oplossing