231221 THU 파이썬 복습 (2) CRM 타이밍 분석

1. 데이터 타입 확인

import pandas as pd
sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep=',')
sparta_data.head()

# type() - 데이터 종류 확인
print(type(sparta_data['access_date'][1]))

 

 

 

2. 요일별, 시간별 수강생 수 구하기

• 문자를 날짜/시간 데이터로 변환
• 요일 데이터, 시간 데이터 추가

import pandas as pd
sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep=',')

# 문자를 날짜/시간 데이터로 변형
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format)
sparta_data.tail(5)

# 요일, 시간 데이터 추가
sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt.day_name()
sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour
sparta_data.tail(5)

weeks = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdata = sparta_data.groupby('access_date_time_weekday')['user_id'].count()    #weekday 그룹화하여 user_id 갯수 세기

weekdata = weekdata.agg(weeks)    #요일 순으로 배열

hourdata = sparta_data.groupby('access_date_time_hour')['user_id'].count()
hourdata = hourdata.sort_index()  #오름차순

weekdata, hourdata

 

 

 

3. 요일별 수강생 막대그래프

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep=',')

# 문자를 날짜/시간 데이터로 변형
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format)
sparta_data.tail(5)

# 요일, 시간 데이터 추가
sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt.day_name()
sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour
sparta_data.tail(5)

weeks = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdata = sparta_data.groupby('access_date_time_weekday')['user_id'].count()    #weekday 그룹화하여 user_id 갯수 세기

weekdata = weekdata.agg(weeks)    #요일 순으로 배열

hourdata = sparta_data.groupby('access_date_time_hour')['user_id'].count()
hourdata = hourdata.sort_index()  #오름차순

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.bar(weekdata.index, weekdata)
plt.title('요일별 수강 완료 수강생 수')
plt.xlabel('요일')
plt.ylabel('수강생(명)')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

 

 

 

4. 시간별 수강생 선그래프

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep=',')

# 문자를 날짜/시간 데이터로 변형
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format)
sparta_data.tail(5)

# 요일, 시간 데이터 추가
sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt.day_name()
sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour
sparta_data.tail(5)

weeks = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdata = sparta_data.groupby('access_date_time_weekday')['user_id'].count()    #weekday 그룹화하여 user_id 갯수 세기

weekdata = weekdata.agg(weeks)    #요일 순으로 배열

hourdata = sparta_data.groupby('access_date_time_hour')['user_id'].count()
hourdata = hourdata.sort_index()  #오름차순

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(hourdata.index, hourdata)
plt.title('시간별 수강 완료 사용자 수')
plt.xlabel('시간')
plt.ylabel('사용자(명)')
plt.xticks(np.arange(24))
plt.show()

 

 

 

5. 요일별 접속 시간 히트맵

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep=',')

# 문자를 날짜/시간 데이터로 변형
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format)
sparta_data.tail(5)

# 요일, 시간 데이터 추가
sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt.day_name()
sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour
sparta_data.tail(5)

weeks = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
weekdata = sparta_data.groupby('access_date_time_weekday')['user_id'].count()    #weekday 그룹화하여 user_id 갯수 세기

weekdata = weekdata.agg(weeks)    #요일 순으로 배열

hourdata = sparta_data.groupby('access_date_time_hour')['user_id'].count()
hourdata = hourdata.sort_index()  #오름차순

#피벗테이블 만들기
#values : 열에 들어 가는 부분
#index : 행에 들어가는 부분
#aggfunc : 데이터 축약시 사용할 함수

sparta_data_pivot_table = pd.pivot_table(sparta_data, values='user_id',
                       index=['access_date_time_weekday'],
                       columns=['access_date_time_hour'],
                       aggfunc="count").agg(weeks)

#히트맵 그리기
plt.figure(figsize=(14,5))
plt.pcolor(sparta_data_pivot_table)
plt.xticks(np.arange(0.5, len(sparta_data_pivot_table.columns), 1), sparta_data_pivot_table.columns)
plt.yticks(np.arange(0.5, len(sparta_data_pivot_table.index), 1), sparta_data_pivot_table.index)

plt.title('요일별 종료 시간 히트맵')
plt.xlabel('시간')
plt.ylabel('요일')
plt.colorbar()  #숫자별 색상값을 나타내는 컬러바
plt.show()

 

 

 

6. 분석 결과

화요일 저녁 시간에 수강 독려 문자 전송