metric forge

Метрическая кузница

Metric Forge - это ваш окончательный инструментарий для измерения и оценки производительности в различных бизнес -областях.

Отказ от ответственности

Metric Forge предоставляет набор расчетов в различных областях, включая финансы, ипотеку, маркетинг и многое другое. Хотя были предприняты все усилия для обеспечения точности и надежности предоставленных расчетов и методов, метрическая кузница предназначена только для информационных и образовательных целей.

Важное уведомление:

Без гарантии: расчеты и методы, представленные в этом пакете, предлагаются «как есть» без каких-либо гарантий или гарантий любого рода, явных или подразумеваемых. Создатели пакета не несут никакой ответственности за ошибки или упущения или за любые убытки, вызванные использованием пакета.

Не профессиональный консультации: результаты, полученные в пакете Пользователи должны проконсультироваться с квалифицированными специалистами, прежде чем принимать какие -либо решения на основе выходов, сгенерированных этим пакетом.

Используйте свой собственный риск: пользователи Metric Forge несут полную ответственность за использование пакета и его результаты. Создатели пакета не несут ответственности за любые решения, принятые на основе предоставленной информации, или за любые последствия, возникающие в результате использования пакета.

Используя этот пакет, вы признаете и соглашаетесь с этим отказом от ответственности. Если вы не согласны, пожалуйста, воздержитесь от использования пакета метрической кузницы.

Начиная

Установите пакет через PIP

 pip install metric - forge 

Электронная коммерция

Вы можете использовать метрики электронной коммерции двумя разными способами:

• С полярами
• Как функция единого значения (SVF)

Metric Forge расширяет библиотеку экспрессии Polars; позволяя выполнять сроки по различным показателям для различных показателей. В дополнение к массовым расчетам вы также можете выполнить расчеты единого значения, которые возвращают только одно значение.

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

<style> .dataframe> thead> tr, .dataframe> tbody> tr {text-align: right; Белое пространство: предварительно прозвучал; } </style> форма: (5, 15)

месяц	total_revenue	number_of_orders	COST_OF_ACQUISITION	new_customers	carts_created	refled_purchases	refenue_from_ads	Advertising_spend	num_conversions	num_visitors	revenue_per_customer	verage_customer_lifetime	num_customers_lost	total_customers_beginning
стр	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

Стоимость приобретения клиентов

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

Среднее значение заказа

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

Коэффициент оставления корзины

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

Вернуться на рекламные расходы

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

Коэффициент конверсии

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

Пожизненная стоимость клиента

 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' ))

<style> .dataframe> thead> tr, .dataframe> tbody> tr {text-align: right; Белое пространство: предварительно прозвучал; } </style> форма: (12, 3)

revenue_per_customer	verage_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