首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何根据pandas中的活跃客户数量在varioius产品之间分配数量

在pandas中,可以通过以下步骤根据活跃客户数量在各个产品之间进行分配数量:

  1. 首先,确保已经导入了pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个包含产品和活跃客户数量的数据框(DataFrame)。假设有三个产品A、B、C,对应的活跃客户数量分别为100、200、300。可以使用字典来创建数据框:
代码语言:txt
复制
data = {'产品': ['A', 'B', 'C'],
        '活跃客户数量': [100, 200, 300]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 计算活跃客户数量的总和,以确定分配的比例:
代码语言:txt
复制
total_customers = df['活跃客户数量'].sum()
  1. 添加一个新的列来存储每个产品分配的数量,计算方法是将每个产品的活跃客户数量除以总客户数量,然后乘以所需的总分配数量。假设总分配数量为1000:
代码语言:txt
复制
df['分配数量'] = (df['活跃客户数量'] / total_customers) * 1000
  1. 最后,可以根据分配数量对产品进行排序,以获得按照活跃客户数量分配数量的结果:
代码语言:txt
复制
df = df.sort_values(by='分配数量', ascending=False)

这样,数据框df中的每一行就包含了产品、活跃客户数量和分配数量的信息,按照活跃客户数量从高到低排序。

请注意,以上只是一个示例,实际情况中可能涉及更多的产品和更复杂的分配规则。根据具体需求,可以调整代码来适应不同的情况。

关于pandas的更多信息和用法,可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云-数据分析与AI

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

动手实战 | 用户行为数据分析

数据是否存储缺失值 将order_dt转换成时间类型 查看数据统计描述 计算所有用户购买商品平均数量 计算所有用户购买商品平均花费 源数据添加一列表示月份:astype('datetime64...用户消费金额和消费产品数量散点图 各个用户消费总金额直方分布图(消费金额1000之内分布) 各个用户消费数量直方分布图(消费商品数量100次之内分布) # 用户消费总金额 df.groupby...) # 各个用户消费数量直方分布图(消费商品数量100次之内分布) df.groupby(by = 'user_id').sum().query('order_product <= 100.../np.timedelta64(1,'D'):去除days F表示客户购买商品数量,F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。 M表示客户交易金额。...将R,F,M作用到rfm表 根据价值分层,将用户分为: 重要价值客户 重要保持客户 重要挽留客户 重要发展客户 一般价值客户 一般保持客户 一般挽留客户 一般发展客户 使用已有的分层模型即可rfm_func

1.1K10

完整数据分析流程:PythonPandas如何解决业务问题

这其中,数据分析师用得最多模块非Pandas莫属,如果你已经接触它了,不妨一起来通过完整数据分析流程,探索Pandas如何解决业务问题。...,比如要分析2019-2021年用户行为,则在此时间段之外行为都不应该被纳入分析 如何处理:一般情况下,对于异常值,直接剔除即可但对于数据相对不多,或该特征比较重要情况下,异常值可以通过用平均值替代等更丰富方式处理了解数据清洗含义后...Id':'客户ID', '产品 Id':'产品ID'})customers = customers.rename(columns={'客户...与业务或运维沟通后,明确测试订单标识是产品名称”列带“测试”字样。...数据聚合——顾客消费特征首先,是RFM模型顾客消费特征:R:客户最近一次购买离分析日期 (设为2021-08-14)距离,用以判断购买用户活跃状态F:客户消费频次M:客户消费金额 这些都是一段时间内消费数据聚合

1.6K31
  • 万字原创读书笔记,数据分析知识点全在这里了

    其他:例如提供调研问卷获得有关产品客户等方面的数据;购买数据等。 2....路径分析:网站分析基本方法,常用于分析不同页面引流和前后路径关系。 归因分析:又叫订单转化归因或归因模型,主要用于评估多个参与转化主体如何分配贡献大小。...基于属性方法:常用细分属性包括:会员地域、产品类别、会员类别、会员性别、会员消费等级、会员等级等 ABC分类法:根据事物主要特征做分类排列,强调分清主次 聚类法:常用非监督式方法 会员活跃度模型...新产品市场定位模型:用于企业新生产或策划一款产品时,需要根据市场上现有的竞争对手产品情况做定位分析。可通过基于相似度方法实现。...流量采购方面,数据主要支撑流量预测、效果评估、效果分析、作弊检测这4个方面的内容。 流量分发:指如何对流量进行内部分配,通常这部分工作由网站运营中心完成。

    1.4K10

    图解数据分析 | 业务分析与数据挖掘

    Frequency消费频率:用户统计周期内购买商品次数。例如,购买频率高用户价值比偶尔来一次客户价值大。 Monetary消费金额:用户统计周期内消费总金额。...例如:图表设置目标值、平均值、中位数等标准,与实际数据形成标准对比,分析数据情况。...(3)空间对比 相同时间范围内与不同空间指标数据进行对比例如:各省份订单销售数据差别对比,可以得出产品优势地区重点突破,平衡人力物力等 1.6 来源分析 来源是指访问我们网站用户是如何到达我们网站...(2)聚焦下钻 对于数据一些重点数据,进行聚焦分析,整体分析,想要查看特别关注部分数据详情,可以使用聚焦及下钻功能,进行自由分析。...本系列教程涉及速查表可以以下地址下载获取: Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程 ShowMeAI系列教程推荐

    1.1K72

    花了一周,我总结了120个数据指标与术语。

    UJM模型 UJM模型(User Journey Map,用户旅程地图)就是我们设计一款产品过程,必须要去梳理用户生命旅程。...RFM 根据客户交易频次和交易额衡量客户价值,对客户进行细分。...而归因分析(Attribution Analysis)要解决问题就是广告效果产生,其功劳应该如何合理分配给哪些渠道[3]。...相对数:是指两个有联系指标计算而得出数值,它是反应客观现象之间数量联系紧密程度综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。...概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间偏离程度。统计方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值平均数之差平方值平均数。许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。

    1.5K31

    为什么小程序成了BAT“宠儿”?| 文末送书

    后来GrowingIO也服务了一些小程序客户,非常典型案例之一就是连咖啡,它借助“口袋咖啡馆”小程序几乎0成本,在线上开了这个100万家“门店”,利用用户之间互相送咖啡方式,拉近同事、朋友之间关系方式...比如,新用户和老用户留存对比、活跃用户和不活跃用户之间留存对你、转化用户和非转化用户之间留存对比,甚至可以具体到使用某个产品功能留存对比等。 ?...通过这个图,我们能非常直观地了解到回流老用户、新增用户及其他相关数据情况。如果新增用户数量大于流失用户数量,说明整体活跃用户数量还是增长。...如果新增用户数量和流失用户数量相同,说明已经没有再增长。如果流失数量要大于拉新数量,说明活跃用户减少,这就是很大问题了。 营收:追踪用户完整行为路径,优化关键节点转化率 ?...再根据转化路径,去做转化漏斗,继而通过转化漏斗发现转化路径转化率较低环节,然后探究人群转化以及不转化原因。对于不转化用户人群,可以进行进一步分析以及推送,让这部分用户群体快速转化。

    66810

    SaaS创业公司如何计算 CAC(客户获取成本)?

    但是如果只关注用户,用户和客户就是同一个概念了。CPA 则更适用于每次注册成本、每位活跃用户成本等。 为了理解 CAC,你首先需要做一件事非常简单: 定义你模式客户。...CAC 基本计算方法,以及其错误原因 如果你搜索「如何计算获取客户成本」,会得到以下基本公式: CAC=总营销+销售费用/新获取客户数量 这个公式表面看来并没有错,但是没有考虑到很多细节和每个变量定义...以下两种情况里,这个时间差就算不上关键问题了: 营销环节和获取客户之间时间差很短。很多 B2C 公司情况确实如此,用户决策时间很短,比如 Snapchat 和 Instagram。... Dollar Shave Club 案例,应该首先声明,参与一美元试用活动的人还不是客户。试用产品的人不应算作是新客户。因此所有相关支持成本都应该计入 CAC。...这会认为降低 CAC,解决方法有两种: 将全部营销/销售费用和全部客户包含进去。 计算费用时将新客户从重新活跃客户中分离开来,分母中将新客户从重新活跃客户中分离出来。

    2.8K50

    大数据技术之_18_大数据离线平台_01_项目开发流程+大数据常用应用分析平台业务处理方式+数据分析平台数据来源+数据处理流程+项目集群规模+需求分析+技术架构选型

    比如:https://testin.cn/ 1.4.4、用户测试   用户体验测试顾名思义就是测试人员产品交付客户之前处于用户角度进行一系列体验使用,如:界面是否友好(吸引用户眼球,给其眼前一亮)...8.1、目标   根据用户行为数据进行程序分析处理,得出结果保存到关系型数据库   收集各个不同客户用户行为数据,最终保存到 HDFS 上   了解用户行为数据包含哪些字段 8.2、核心关注 8.2.1...采用客户端种植 cookie 方式,当用户第一次访问系统时候, cookie 种植一个唯一 uuid,过期时间设置为 10 年。 移动端:   采用手机固定手机码识别。...采用客户端种植 uuid(有时也叫作 token)方式,当用户第一次访问系统时候,磁盘种植一个唯一 uuid,过期时间设置为 10 年。...,备份时机器是如何做出选择

    1.6K40

    拆解业务问题2个重要数据分析方法(附面试案例讲解)

    下钻,就是分析指标的变化时,按一定维度不断分解。所谓上卷就是反过来。 随着维度下钻和上卷,数据会不断细分和汇总,在这个过程,我们往往能找到问题根源。...MECE:相互独立,完全穷尽(分论点之间避免交叉重复,尽量完善) 验证:核心论点/分论点都是可量化、可验证,要用数据说话 举个简单例子:比如我们发现有一个线下销售产品,9月份销售额比去年同比下降了...两层模型:细分用户、渠道、产品,看到底是哪里收入下降了 指标拆解:收入 = 玩家数量 * 活跃占比 * 付费转化率 * 付费次数 * 客单价 进一步细分,如玩家数量 = 老玩家数量 * 活跃度 + 新玩家数量...外部:用户偏好变化、市场环境变化、舆论环境变化、竞争对手行为、外部渠道变化等 如何提高:基于乘法模型,可以采用上限分析,从前往后依次将指标提升到投入足够精力(假设优先分配人力、经费与渠道)后上限,然后分析...,典型方法是RFM模型; 营销/市场数据分析:目标是了解投放效果,优化投放计划,提升投放效率,关注点主要集中ROI相关指标; 产品数据分析:综合了前边几类分析内容,分析目标则集中某个产品上; 目标明确以后

    4.2K51

    怎样搞定分类表格数据?有人用TF2.0构建了一套神经网络 | 技术头条

    毕竟, Excel 这东西咱们平时工作和学习,还是挺常见。 ? 之前教程里,我为你分享过,如何利用深度神经网络,锁定即将流失客户。里面用到,就是这样表格数据。...相对 1.X 版本,这个大版本变化,我如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》一文,已经粗略地为你介绍过了。简要提炼一下,就是: 之前版本,以计算图为中心。...大部分人,是不会选择两个框架甚至生态系统之间折腾。这就是路径依赖。 所以,别左顾右盼了,认认真真学 Tensorflow 2.0 吧。...从表格,可以读取信息,包括客户年龄、性别、信用分数、办卡信息等。客户是否已流失信息最后一列(Exited)。 这份数据,我已经上传到了这个地址,你可以下载,并且用 Excel 查看。...为了你能够更为深入地学习与了解代码,我建议你 Google Colab 开启一个全新 Notebook ,并且根据下文,依次输入代码并运行。在此过程,充分理解代码含义。

    93131

    如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?

    毕竟, Excel 这东西咱们平时工作和学习,还是挺常见。 ? 之前教程里,我为你分享过,如何利用深度神经网络,锁定即将流失客户。里面用到,就是这样表格数据。...相对 1.X 版本,这个大版本变化,我如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》一文,已经粗略地为你介绍过了。简要提炼一下,就是: 之前版本,以计算图为中心。...大部分人,是不会选择两个框架甚至生态系统之间折腾。这就是路径依赖。 所以,别左顾右盼了,认认真真学 Tensorflow 2.0 吧。...从表格,可以读取信息,包括客户年龄、性别、信用分数、办卡信息等。客户是否已流失信息最后一列(Exited)。 这份数据,我已经上传到了这个地址,你可以下载,并且用 Excel 查看。...为了你能够更为深入地学习与了解代码,我建议你 Google Colab 开启一个全新 Notebook ,并且根据下文,依次输入代码并运行。在此过程,充分理解代码含义。

    83230

    创业公司生存警示录:实现增长必备12项法则

    例如在 Facebook,我们可以早点确定就是,一定时间内好友数量与用户流失可能性之间关系,这样我们就可以快速让新用户找到他们顿悟时刻了。...获取客户 人们希望获得什么(核心产品价值是什么)? 如何客户快速体验服务? b. 活跃客户 顿悟时刻是什么? 如何让人们找到顿悟时刻? c....Andy Johns 详细解释道:「增长可以细化为几个基础性问题:(1)如何提高获取率,如注册人数?(2)如何尽可能快地使用户注册前几天变得活跃?」(3)如何维持客户不让他们流失?...如果不必要摩擦阻碍了用户获得顿悟时刻,那么增长团队就是失职。增长团队一个重要目标就是去除客户获取过程一切不必要摩擦。那么如何以几乎无摩擦方式几秒内让用户达到顿悟时刻呢?...LuLu Cheng 这样写道: 「如何对不同注册流进行评估并决定怎样分配时间和资源呢?」

    75050

    图解数据分析 | 业务认知与数据初探

    ), 与数量有关比例——『XXX率/比』,例如,活跃用户比(活跃用户占总用户数比例)。...不同使用场景,粘性衡量指标也有差异: 黏性是指客户购买产品或服务之后,愿意再次购买或者推荐给别人程度。...留存率(Retention Rate):对于新用户,用于测试新用户某段时间内开始使用产品,经过一段时间后,继续使用产品用户比例。 活跃度也是一个有效度量。...新用户留存率:连续计费周期内,同期新用户仍然活跃用户所占比例 。 [3] 观察老用户行为:忠诚度与老用户用量 老用户是指在参加活动之前,已经注册用户,这批用户是产品忠实粉丝。...本系列教程涉及速查表可以以下地址下载获取: Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas可视化教程 Seaborn官方教程

    53351

    使用高斯混合模型建立更精确聚类

    它是一种强大无监督学习技术,我们可以现实世界准确地使用它。 高斯混合模型就是我想在本文中讨论一种聚类算法。 想预测一下你最喜欢产品销售情况吗?或许你想通过不同客户群体视角来理解客户流失。...基于我们想要聚类或组数量,然后我们随机初始化k个中心体。 然后将这些数据点分配给到离它最近簇。然后更新中心,重新分配数据点。这个过程不断重复,直到簇中心位置不再改变。...现在,考虑另一个点,蓝色和青色之间某个地方(在下面的图中突出显示)。这个点是绿色概率是0。这个点属于蓝色和青色概率分别是0.2和0.8。 ?...因此,对于一个具有d个特征数据集,我们将有k个高斯分布混合(其中k等于簇数量),每个都有一个特定均值向量和协方差矩阵。但是等一下,如何分配每个高斯分布均值和方差值?...这些资料更新方式如下: 新权重定义为簇内数据数量与数据总数量之比: ? 均值和协方差矩阵根据分配给分布值更新,与数据点概率值成比例。

    1K30

    不是制造业需要钉钉,而是钉钉需要制造业

    钉钉在试 新年伊始,各大平台峰会接踵而来,战略动作与布局持续拉开,我们很容易就能在相关产品动态和数据之间看到行业背后拉锯。...根据企业微信2020年度大会披露数据显示,届时企业微信真实企业和组织数量为550万,活跃用户数为1.3亿。...也就是说,短短一年内,企业微信真实企业和组织数量增加了超450万,活跃用户数增加了0.5亿,增长态势非常迅猛,在数据反馈上一目了然。 第二组是钉钉2021年相关数据。...根据QuestMobile发布《2021国移动互联网秋季大报告》显示,2021年9月,钉钉活跃用户数为1.96亿,达到年度峰值。其后,10月,钉钉对外宣布用户数突破5亿。...不出意外的话,今年钉钉运营数据上,除了活跃用户数、服务企业数量等指标之外,或许就要加上另一个指标“连接设备数量”了。

    59930

    SaaS企业客户成功管理框架

    至于如何制定活跃度标准,就与产品特性有较大关系了。举例来说,OA 类产品可能更重视已开通账号登录率,CRM 产品更重视深度功能(例如“商机”)是否得到使用。...大部分公司会看重收入续费率,但也要根据情况判断:如果咱们是聚焦中小企业市场客户数量续费率也非常重要,不能用几单大客户续费冲淡了大量中小客户流失影响。 2. 初期成功激活率。 3. ...以 CRM 产品大企业客户为例:CEO 和销售 VP S 级;销售总监和部门主管 A 级;销售部门骨干员工 B 级(每家 SaaS 公司根据各自产品客户特点制定自有的“大客户干系人分级、服务标准...我根据调查过SaaS公司推算,无论服务对象是大企业还是中小企业,SaaS 公司一个 CSM 负责 ARR 200~500万之间比较合适。 3....* 其次,客户成功部可以把客户根据标准分为“精准客户”(符合客户画像)和“探索客户”(不符合客户画像),对两类客户分别统计活跃率、续费率等指标,加强对产品客户理解。

    1.8K20

    神策大数据入门

    常见电商需求问题 各个推广渠道获取新客数量如何?...全面监控渠道获客数量及质量 神策支持将分析结果添加到概览,使业务分析人员无需配置快速获得所关注指标现状 神策数据来源 神策分析所有数据均来自于客户自有数据接入。...用户关联方案 一对一关联:设备ID和登陆ID一对一(神策默认) 多对一关联:多设备ID和一个登陆ID之间多对一(用户使用登陆ID不同设备之间登陆) 神策标识用户原理(重点内容) 基础知识 神策分析使用...案例解释说明: 某用户进行了一系列操作,小米手机上安装了APP,SDK生成设备ID:X,发送distinct_id:X,对应分配神策ID:1,users表对应写入神策ID:1,设备ID:X...案例具体解释: 某用户进行了一系列操作,小米手机上安装了APP,SDK生成设备ID:X,发送distinct_id:X,对应分配神策ID:1,users表对应写入神策ID:1,设备ID:X

    45220

    Python实战项目——用户消费行为数据分析(三)

    (按月份) 按月份统计产品购买数量,消费金额,消费次数,消费人数 plt.figure(figsize=(20,15)) #单位时英寸 # 每月产品购买数量 plt.subplot(221) #两行两列...活跃用户即老客,某一个时间窗口内有过消费。 不活跃用户则是时间窗口内没有消费过老客。 回流用户:相当于回头客意思。...计算方式:自然月内,购买多次用户总消费人数占比(若客户同一天消费了多次,也称之复购用户) 消费者有三种:消费记录>=2次;消费中人数;本月无消费用户; 复购用户:1 非复购消费用户:0...用户生命周期分别在20天内与400至500天间,应该在20天内对客户进行引导,促进其再次消费并形成消费习惯◇延长其生命周期;100至400天用户,也要根据其特点推出有针对性营销活动,引导其持续消费...6..新客户复购率约为12%,老客户复购率20%左右;新客户回购率15%左右,老客户回购率30%左右,需要营销策略积极引导其再次消费及持续消费。

    1K11

    数据分析师必学第一课:构建完整指标体系

    构建好合理指标体系或者模型后,接下来就可以通过报表或者数据看板方式,对数据进行监控,并且制定相应监控规则,根据监控结果实时调整策略。...对于活跃用户,指标有活跃用户数量活跃用户新增用户数量活跃用户 老用户数量等。 对于老用户,指标有老用户螭、老用户老用户唤醒率等。...Q3:对于活跃用户,应该如何进行相应指标设计及路径分析? 对于活跃用户,要研究其活跃行为,从而提高用户体验。针对不同类型产品,需要进行相应细分设计。...大家面试前需要对所要应聘部门业务有所了解,梳理出产品中用户生命周期以及活跃用户行为情况。 Q4:有了明确用户行为路径及相关指标后,如何进一步分析?...因为单纯地关注一段时间数据并 不能很好地看出趋势情况,需要与之前数据逬行对比。对于同比和环比概念,实际应用不需要逬行很明确划分。

    48031

    pandas实战:用户消费行为画像

    该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析,通过pandas灵活使用,对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。...ID order_dt:订单日期 order_product:订单产品 order_amount:订单金额 1.统计每个客户购买数量和平均金额 使用groupby+agg聚合方法得到统计结果,并按...客户分层分析 根据客户活跃程度可将客户分为沉默户、新户、活跃户、不活跃户、回流用户,具体定义如下: 沉默户:从未发生过消费客户 新户:第一次消费客户 活跃户:老客户时间窗口内发生过消费客户...不活跃户:老客户时间窗口内未发生过消费客户 回流:上个月未消费但本月消费过客户 为了给每个客户各观察月打上客户分层标签,需要借助一些辅助列。...分组内各种骚操作可以了解东哥pandas进阶宝典。

    30110
    领券