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metric forge

AI 소스 코드

Metric

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메트릭 포지

Metric Forge는 다양한 비즈니스 영역에서 성능을 측정하고 평가하기위한 최고의 툴킷입니다.

부인 성명

Metric Forge는 금융, 모기지, 마케팅 등 다양한 도메인에 걸쳐 계산 모음을 제공합니다. 제공된 계산 및 방법의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 모든 노력이 이루어졌지만 메트릭 포지는 정보 및 교육 목적으로 만 사용됩니다.

중요한 통지 :

보증 없음 :이 패키지에 제공된 계산 및 방법은 명시 적 또는 묵시적 (명시 적 또는 묵시적)의 보증이나 보증없이 "as-is"를 제공합니다. 패키지의 제작자는 오류 또는 누락 또는 패키지 사용으로 인한 손해에 대해 책임을지지 않습니다.

전문적인 조언 : 패키지에서 생성 된 결과는 전문적인 재무, 투자, 법률 또는 기타 유형의 조언으로 간주되어서는 안됩니다. 사용자는이 패키지에서 생성 된 출력을 기반으로 결정을 내리기 전에 자격을 갖춘 전문가와 상담해야합니다.

자신의 위험에 따라 사용하십시오 : Metric Forge 사용자는 패키지 사용 및 결과에 대해 전폭적 인 책임을집니다. 패키지 제작자는 제공된 정보 또는 패키지 사용으로 인해 발생하는 결과에 근거한 결정에 대해 책임을지지 않습니다.

이 패키지를 사용함으로써 귀하는이 면책 조항을 인정하고 동의합니다. 동의하지 않으면 메트릭 포지 패키지 사용을 자제하십시오.

시작하기

PIP를 통해 패키지를 설치하십시오

 pip install metric - forge

전자 상거래

두 가지 방법으로 전자 상거래 지표를 사용할 수 있습니다.

폴라와 함께
단일 값 함수 (SVF)로

메트릭 포지는 Polars 표현 라이브러리를 확장합니다. 다양한 메트릭에 대한 연속 계산을 수행 할 수 있습니다. 질량 계산 외에도 하나의 값 만 반환하는 단일 값 계산을 수행 할 수도 있습니다.

 from metric_forge . ecommerce import * 
import polars as pl
data = pl . read_csv ( 'datasets/ecommerce_metrics.csv' )
data . head ()

월	Total_revenue	번호_OF_ORDERS	cost_of_acquisition	new_customers	carts_created	완료된_purchases	수익 _from_ads	광고 _spend	num_conversions	NUM_VISITORS	수익 _per_customer	평균 _customer_lifetime	NUM_CUSTOMERS_LOST	Total_customers_beginning
str	F64	i64	F64	i64	i64	i64	F64	F64	i64	i64	F64	F64	i64	i64
"2023-01"	87454.011885	991	22958.350559	406	1969	1425	81339.957696	5390.910169	300	13154	202.427329	3.159364	239	3306
"2023-02"	145071.430641	913	18736.874206	234	1506	1421	76875.083402	15585.037018	427	14762	116.173436	1.812245	124	4680
"2023-03"	123199.394181	1305	28355.586842	120	1497	965	116505.482191	14872.037954	367	10056	384.265156	4.771414	177	4675
"2023-04"	109865.84842	885	14184.81582	428	1963	1102	106008.046381	12337.204368	132	19948	144.356328	3.395462	299	2972
"2023-05"	65601.864044	691	18764.339456	266	1009	801	97258.809912	5351.995568	147	13110	275.734601	3.77914	296	3768

고객 확보 비용

 data . select ( pl . col ( 'cost_of_acquisition' ),
            pl . col ( 'new_customers' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . customer_acquisition_cost ( 'cost_of_acquisition' , 'new_customers' ))

평균 주문 가치

 data . select ( pl . col ( 'total_revenue' ),
            pl . col ( 'new_customers' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . average_order_value ( 'total_revenue' , 'number_of_orders' ))

카트 포기 율

 data . select ( pl . col ( 'carts_created' ),
            pl . col ( 'completed_purchases' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . cart_abandonment_rate ( 'carts_created' , 'completed_purchases' ))

광고 지출에 대한 반환

 data . select ( pl . col ( 'revenue_from_ads' ),
            pl . col ( 'advertising_spend' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . return_on_advertising_spend ( 'revenue_from_ads' , 'advertising_spend' ))

전환율

 data . select ( pl . col ( 'num_conversions' ),
            pl . col ( 'num_visitors' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . conversion_rate ( 'num_conversions' , 'num_visitors' ))

고객 수명 가치

 data . select ( pl . col ( 'revenue_per_customer' ),
            pl . col ( 'average_customer_lifetime' ),
            pl . col ( '*' ). forge_ecommerce . customer_lifetime_value ( revenue_per_customer_column = 'revenue_per_customer' , average_customer_lifetime_column = 'average_customer_lifetime' , method = 'basic' ))

수익 _per_customer	평균 _customer_lifetime	customer_lifetime_value
F64	F64	F64
202.427329	3.159364	639.54169
116.173436	1.812245	210.534716
384.265156	4.771414	1833.488253
144.356328	3.395462	490.156408
275.734601	3.77914	1042.039585
…	…	…
290.148089	2.182535	633.258286
325.310229	1.421977	462.583676
378.206435	2.826138	1068.863683
155.732582	1.873762	291.805755
341.766952	2.66604	911.164293