100日後にプロになるワシ10日目(python)

やったこと

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ECサイトにおける高倍率の最適化

今日はユーザー×商品の行動推移の解析​

user_id: 0000010_B がなんらかのアクションをした商品を時系列順に表示

adがマイナスなので購入に至ってない。

event_typeは以下
0 商品をカート入れる
1 詳細ページ閲覧
2 商品の広告をクリック
3 商品を購入

特定のユーザーと特定の商品のデータ。

商品のページを頻繁に閲覧している（time_stampとevent_typeから）

ユーザーとその商品との関係

event_type: 1を6回行っている
つまり同じ商品を6回閲覧していることになる。

このやり方でユーザーがどの商品に興味があるかわかる。
今回は閲覧だけですが（event_type:1）
購入や、カートに入れるなどの動作を行う
ユーザーはその商品との相性がなお良いということがわかる。

ポイント

購入しているカラムのみの表示

1. condition = data_up_0['event_type']==3
↑event_type==3つまり、購入したか？という条件をconditionに追加している
2. print(data_up_0[condition]['ad'].value_counts())
↑[condition]['ad']はつまり、conditonがtrueのadのカラムを表示。

感想

なんか本格的になってきて面白

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