CHURN 101
churn-101 · v1.0.0
ivyx✓
Bir abonelik ürününde kaybı plan bazında ölç ve sıfırdan yeniden hesapla
What this course is for
Kursun sonunda ham bir abonelik tablosundan aktif kullanıcıyı tanımlayıp, kaybı plan kırılımında sıfırdan hesaplayabileceksin.
What you will be able to do
- Ham olay tablosundaki her kolonun ne anlattığını ve neyin eksik olduğunu söylemek
- Bir dönem için aktif abone tanımını kendi cümlelerinle kurmak
- Kaybı plan bazında gruplayıp planları birbiriyle karşılaştırmak
- Verilmemiş bir dönem için kayıp oranını scaffold olmadan baştan yazmak
Who it is for
Ürün analistleri ve abonelik verisiyle yeni çalışmaya başlayan veri analistleri
Before you start
- Temel Python okuryazarlığı
- pandas ile bir tabloyu okuyup filtreleyebilmek
Lesson path
Tabloyu tanı, aktif abonenin ne demek olduğuna karar ver
- 1Veriyi tanı20 min
Tablodaki her kolonun ne olduğunu ve neyin eksik olduğunu söylemek
Kaybı plan kırılımında hesapla, sonra aynısını sıfırdan yaz
- 2Plan bazında kayıp30 min
Kaybı plana göre gruplayıp iki planı karşılaştırmak
- 3Sıfırdan25 min
Verilmemiş bir dönem için kayıp oranını scaffold olmadan yazmak
About this course
CHURN 101
Bir abonelik ürününde kaybı ölçmeyi, tek bir toplam sayıyla değil, kararı değiştiren kırılımla öğreten üç derslik bir kurs.
Neden bu kurs
Çoğu churn anlatımı formülle başlar. Burada tabloyla başlıyoruz: bir satır ne demek, kim aktif sayılır, payda ne olmalı. Formül bu üç kararın sonucudur ve kararlar yanlışsa formülün doğru olması işe yaramaz.
Akış
| Modül | Ders | Ne yapıyorsun |
|---|---|---|
| Temeller | Veriyi tanı | Ham olay tablosunu okuyup aktif abone tanımını kendin kuruyorsun |
| Gruplama ve kayıp | Plan bazında kayıp | Kaybı plana göre gruplayıp iki planı karşılaştırıyorsun |
| Gruplama ve kayıp | Sıfırdan | Verilmemiş bir dönem için oranı iskelet olmadan baştan yazıyorsun |
Dersler sırayla gidiyor. Üçüncü ders bilerek boş bir hücreyle açılıyor: ilk iki derste doldurduğun boşlukların ardından, tıkandığın yeri kendin bulman için.
Gereksinimler
Temel Python ve pandas okuryazarlığı yeterli. Dersler bir Python 3 kernel'i
istiyor ve yalnızca pandas kullanıyor.