行銷活動效益知多少?顧客回購了嗎? -資料視覺化設計-系列4(附Python程式碼)

資料視覺化設計與程式碼架構說明

  1. plotly :能夠呈現離線繪圖,可將圖片儲存成html離線檔在資料夾中,可以無時無刻檢視圖片。
  2. plotly系列中的plotly.express(以下簡稱px):本次繪圖的主要功能,簡單的程式碼就能呈現豐富的圖形。
  3. os:建立資料夾
圖 1、繪圖階段程式碼架構

內層迴圈

圖 2、程式碼架構(內層迴圈)
# 舉例:每個月份 critei(廣告代號)的資料ad_mon = final_2018[i][final_2018[i]['廣告代號']==str(i+1)+'月_'+'critei']# 重新排序indexad_mon = ad_mon.reset_index(drop = True)# 將月份資料加入ad_total中ad_total.append(ad_mon)
圖 3、廣告critei每個月的資料清單
圖 4、ad_total清單中6月份資料
# 將每個月的"第幾次購買"人數建立df# 把每月份的資料以第幾次購買分群ad_mon_gp = ad_total[i].groupby('第幾次購買')# 求出每群利潤的總額ad_mon_profit = ad_total[i].groupby('第幾次購買')['利潤'].sum().tolist()# 建立DataFrame
# 將每個月的"第幾次購買"人數建立df
# 把每月份的資料以第幾次購買分群ad_mon_gp = ad_total[i].groupby('第幾次購買')# 求出每群利潤的總額ad_mon_profit = ad_total[i].groupby('第幾次購買')['利潤'].sum().tolist()# 建立DataFramemon_final = pd.DataFrame {'第幾次購買':ad_mon_gp.size().index.tolist(),'人數':ad_mon_gp.size().values.tolist(),'利潤':ad_mon_profit})ad_total_mon=pd.concat([ad_total_mon,mon_final])
圖 5、分群後資料(ad_total_mon)
# 計算出平均利潤(取整數)並新增【平均利潤】到ad_total_mon上
ad_total_mon['平均利潤'] = round(ad_total_mon['利潤'] / ad_total_mon['人數'] )
圖 6、ad_total_mon調整後資料
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