2022年4月15日 星期五

顧客價值分析



 在網路上看到不錯的一篇文章 , 是用R寫的，最近剛好在玩Python，所以，也利用這文章的內容，重新用Python來重寫一次，在重寫的過程中，深深有感，R對於數據分析處理比Pyrhon來的簡潔多。當然，最終目的一樣都可以做出來就是了。


一、交易資料樣本下載 

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail


二、程式碼

import numpy as np
import pandas as pd
import holoviews as hv
from holoviews import opts
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# %% 將範列取進來
df0 = pd.read_excel(R'Online Retail.xlsx',sheet_name=0)
# %%
df0.head()


# %% 取出自己要的
df0 = df0[['CustomerID', 'InvoiceDate','Quantity','UnitPrice']]
# %% 是否有數量為負的
df0[(df0['Quantity'] < 0 

# %% 是否有價錢為負的
df0[(df0['UnitPrice'] < 0 
# %% 只需要數量跟單價都大於 0 的資料
df0.query('Quantity > 0 and UnitPrice >0', inplace=True)
# %% 找出並刪除空值，因為，我們不分析空值
df0.isna().sum()

# %% 刪除
df0.dropna(inplace=True)
# %% 增加總合回去
df0['amount'] = df0.Quantity*df0.UnitPrice

# %% 取出這次要用的欄位，及重新取一個名子(不更換也可以，只是為了比照sample方便)
df0= df0[['CustomerID', 'InvoiceDate','amount']]
df0.columns = ["cid", "date", "amount"]
df0['years'] = df0['date'].dt.year 
# %% 看一下欄位型態
df0.dtypes

# %% 將會員ID改為字串(非數字)
df0.cid = df0.cid.astype('object')
# %% 依年分查看筆數 

fig,axes = plt.subplots()
df0['years'].plot.hist(grid=True, bins=2, rwidth=1,
                   color='#607c8e',edgecolor='#000000',histtype='bar',ax=axes)
axes.set_title('No. Transaction by Year',fontweight ="bold", fontsize = 16)  #設定直方圖的標題
axes.set_xlabel('Years')              # 設定直方圖橫座標軸的標籤
axes.set_ylabel('Frequency')
axes.grid(axis='x', alpha=0.80)
axes.set_facecolor('#d8dcd6')
plt.savefig('p-year.png')  # 儲存圖片

# %% 增加一筆，每筆資料，離今天有幾天了, 因為，資料是拿sample，所以，日期會太遠，days 還是直接使用該交易資料的最大一天好了
#df0['days'] =(pd.to_datetime(datetime.date.today(),format='%Y/%m/%d') - pd.to_datetime(df0['date'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
# %%
df0['days'] =(pd.to_datetime(max(df0['date']),format='%Y/%m/%d') - pd.to_datetime(df0['date'],format='%Y/%m/%d')).dt.days

# %% Df 為該會員交易日期的最後一天
a = df0.groupby("cid").agg(
    recent = pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="min"),
    freq = pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="nunique"),
    money = pd.NamedAgg(column="amount", aggfunc="mean"),
    senior=pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="max"),
    since =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="min"),
    Df =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="max")
    )
a.reset_index(inplace=True)

# %% 制作一個 DD 欄位，做為日期差幾天
a['DD'] =(pd.to_datetime(a['Df'],format='%Y/%m/%d') - pd.to_datetime(a['since'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
# %%
a['BB'] = 0
# %% 計算每個人的平均購買週期
for indexs in a.index:  
    grade_val = (a.loc[indexs, 'freq'])
    if grade_val > 1:
        a.loc[indexs, 'BB'] = a.loc[indexs, 'DD'] / (a.loc[indexs, 'freq']-1)

# %% 最近購買日
fig,axes = plt.subplots(2,2)
a['recent'].hist(grid=True, bins=20, rwidth=1,
                   color='#607c8e',edgecolor='#000000',histtype='bar',ax=axes[0,0])
axes[0,0].set_title('recent',fontweight ="bold", fontsize = 11)  #設定直方圖的標題
axes[0,0].set_xlabel('days')              # 設定直方圖橫座標軸的標籤
axes[0,0].set_ylabel('Member')
axes[0,0].grid(axis='x')
axes[0,0].set_facecolor('#d8dcd6')
#plt.savefig('D:\JJ_desktop\python\p1.png')  # 儲存圖片

# 將大於15次的購買次數更新為 15 統一最大值
for indexs in a.index:  
    grade_val = (a.loc[indexs, 'freq'])
    if grade_val > 15:
        a.loc[indexs, 'freq'] = 15
#  顧客在限定時間內的購買次數。
a['freq'].hist(grid=True, bins=10, rwidth=1,
                   color='#607c8e',edgecolor='#000000',histtype='bar',ax=axes[0,1])
axes[0,1].set_title('frequency',fontweight ="bold", fontsize = 11)  #設定直方圖的標題
axes[0,1].set_xlabel('freq')              # 設定直方圖橫座標軸的標籤
axes[0,1].set_ylabel('Member')
axes[0,1].grid(axis='x')
axes[0,1].set_facecolor('#d8dcd6')

# 首次購買日，看那一陣子客人最多
a['senior'].hist(grid=True, bins=10, rwidth=1,
                   color='#607c8e',edgecolor='#000000',histtype='bar',ax=axes[1,0])
axes[1,0].set_title('seniority',fontweight ="bold", fontsize = 11)  #設定直方圖的標題
axes[1,0].set_xlabel('freq')              # 設定直方圖橫座標軸的標籤
axes[1,0].set_ylabel('Member')
axes[1,0].grid(axis='x')
axes[1,0].set_facecolor('#d8dcd6')

np.log10(a['money']).plot.hist(grid=True, bins=10, rwidth=1,
                   color='#607c8e',edgecolor='#000000',histtype='bar',ax=axes[1,1])
axes[1,1].set_title('money(log)',fontweight ="bold", fontsize = 11)  #設定直方圖的標題
axes[1,1].set_xlabel('money')              # 設定直方圖橫座標軸的標籤
axes[1,1].set_ylabel('Member')
axes[1,1].grid(axis='x')
axes[1,1].set_facecolor('#d8dcd6')


plt.subplots_adjust(left=0.125,
                    bottom=0.1, 
                    right=0.9, 
                    top=0.9, 
                    wspace=0.6, 
                    hspace=0.6)

plt.savefig(R'p1.png')  # 儲存圖片

# %%
kmeans = KMeans(n_clusters=10)  # 指定聚類數量

kmeans.fit(a[['recent','freq','money','senior']])  # 執行聚類

result_kmeans = pd.DataFrame(kmeans.labels_, columns=['type'])

# %%
result = a.join(result_kmeans) # 將聚類結果與資料合併
result = result.groupby("type").agg(
    recent = pd.NamedAgg(column="recent", aggfunc="mean"),
    freq = pd.NamedAgg(column="freq", aggfunc="mean"),
    money = pd.NamedAgg(column="money", aggfunc="mean"),
    size=pd.NamedAgg(column="cid", aggfunc="nunique"))
result.reset_index(inplace=True)
result['freq'] = np.log10(result['freq'])
result['money'] = np.log10(result['money'])
X=result['freq'].to_numpy()
Y=result['money'].to_numpy()
S=result['size'].to_numpy()
# %%
annotations=result['size'].to_numpy()
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(X,Y,s=S,c=S, alpha=0.5, cmap='viridis')
c = plt.colorbar()
c.ax.set_title('Recency')
plt.clim() 
plt.xlabel("Average Transaction Amount (log)")
plt.ylabel("Frequency (log)")
plt.suptitle("(bubble_size:revenue_contribution; text:group_size)", y=0.05, fontsize=10)
plt.title("Customer Segements", fontsize=18)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
for i, label in enumerate(annotations):
    plt.text(X[i], Y[i],label)
plt.savefig('p5.png')  # 儲存圖片  


# %% 計算會員的平均購買週期
k = np.mean(a[(a['freq'] >1)]['BB'])
# %% 建立規則分群的function
def get_NRS(row):
    rx = row['recent']
    fx= row['freq']
    mx= row['money']
    sx = row['senior']
    K=k
    returnVal = ''
    if sx < 2*K:
        if fx*mx > 50:
            returnVal = 'N2'
        else: 
            returnVal = 'N1'
    else:        
        if rx < 2*K:
            if sx/fx < 0.75*K:
                returnVal = 'R2'
            else:
                returnVal = 'R1'
        else:    
            if rx < 3*K:
                returnVal = 'S1'
            else:
                if rx < 4*K:
                    returnVal = 'S2'
                else:
                    returnVal = 'S3'
    return returnVal

# %% 每一年的days是不同的，這裏處理每一年的 days
df0[(df0['date'].dt.year <=2010)]['days'] =(pd.to_datetime('2010/1/1',format='%Y/%m/%d') - pd.to_datetime(df0['date'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y01 = df0[(df0['date'].dt.year <=2010)].groupby(['cid']).agg(
    recent = pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="min"),
    freq = pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="nunique"),
    money = pd.NamedAgg(column="amount", aggfunc="mean"),
    senior=pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="max"),
    since =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="min"),
    Df =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="max")
    )
Y01.reset_index(inplace=True)
Y01['recent'] =(pd.to_datetime('2010/12/31',format='%Y/%m/%d')-pd.to_datetime(Y01['Df'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y01['senior'] =(pd.to_datetime('2010/12/31',format='%Y/%m/%d')-pd.to_datetime(Y01['since'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y01['NRS'] = Y01.apply(get_NRS, axis=1)

#df0['days'] =(pd.to_datetime(max(df0['date']),format='%Y/%m/%d') - pd.to_datetime(df0['date'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y02 = df0[(df0['date'].dt.year <=2011)].groupby(['cid']).agg(
    recent = pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="min"),
    freq = pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="nunique"),
    money = pd.NamedAgg(column="amount", aggfunc="mean"),
    senior=pd.NamedAgg(column="days", aggfunc="max"),
    since =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="min"),
    Df =pd.NamedAgg(column="date", aggfunc="max")
    )
Y02.reset_index(inplace=True)
Y02['recent'] =(pd.to_datetime('2011/12/31',format='%Y/%m/%d')-pd.to_datetime(Y02['Df'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y02['senior'] =(pd.to_datetime('2011/12/31',format='%Y/%m/%d')-pd.to_datetime(Y02['since'],format='%Y/%m/%d')).dt.days
Y02['NRS'] = Y02.apply(get_NRS, axis=1)

# %%
left = np.array([1, 2])
N1 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='N1']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='N1']["cid"].count()])
N2 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='N2']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='N2']["cid"].count()])
R1 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='R1']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='R1']["cid"].count()])
R2 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='R2']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='R2']["cid"].count()])
S1 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='S1']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='S1']["cid"].count()])
S2 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='S2']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='S2']["cid"].count()])
S3 = np.array([Y01[Y01['NRS'] =='S3']["cid"].count(),Y02[Y02['NRS'] =='S3']["cid"].count()])

df = pd.DataFrame( {'Year':['2010', '2011'],'N1': N1, 'N2': N2, 'R1': R1, 'R2': R2, 'S1': S1, 'S2': S2, 'S3': S3} )
# %%
ax = df.plot.bar(x="Year",stacked=True)
ax.set_ylabel('Members')
ax.set_xlabel('Year')
plt.tight_layout()
plt.savefig('p6.png')  # 儲存圖片
#N1 新客 #N2 新潛力顧客 #R1 主力客 #R2 核心顧客 #S1 磕睡客 #S2 半睡顧客 #S3 沉睡客戶

我們可以看出來，每一年會員的變化，如果，有更多年，我們可以看出，會員每年的變化，更進一步做出會員流動模型。運用sankey，看會員流動模很有趣，且，也可以即時運用各時間切法，知道，原來動要的客人，什麼時候變心了。

因為，是參考別人的文章寫出來的，很多圖表解讀就沒有寫進來，大家可以去出處看囉。

三、參考資料 
1、 CVM：顧客價值管理 https://bap.cm.nsysu.edu.tw/rmarkdown/%E9%A1%A7%E5%AE%A2%E5%83%B9%E5%80%BC%E7%AE%A1%E7%90%86.html 文中，是用R寫的，我改成Python來重刻 。
2、 顧客價值分析（Buy Till You Die） with Python 
 該文，是用Python寫的，是可以直接試哦，1 的後半段，我是用這文中的方式去做的。

於
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