Воронка продаж для приложения Юла выглядит следующим образом 1. Запрос (дефаулт или текст) 2. Открытие карточки 3. Открытие контакта.
Таким образом, мы можем сформировать датасет, описывающий данную воронку продаж. Начиная с filter_explore_contact, определяем карточку из базы filter_explore_views, потому что контакт можно открыть только из карточки. Далее к базе viewes добавляем базу searchers, где не входящие номера запросов будут иметь cnt_views=0 , cnt_contacts=0
Далее убираем все строки где user_id = Na
result = pd.merge(views,contacts, how = 'outer', on=['region_id', 'user_id', 'search_id', 'category_id', 'subcategory_id']) all_data = pd.merge(result, searchers, how = 'outer', on=['region_id', 'user_id', 'search_id', 'category_id', 'subcategory_id']) Таким образом, получаем базу для моделирования)))
Воронка продаж для приложения Юла выглядит следующим образом
1. Запрос (дефаулт или текст)
2. Открытие карточки
3. Открытие контакта.
Таким образом, мы можем сформировать датасет, описывающий данную воронку продаж. Начиная с filter_explore_contact, определяем карточку из базы filter_explore_views, потому что контакт можно открыть только из карточки. Далее к базе viewes добавляем базу searchers, где не входящие номера запросов будут иметь cnt_views=0 , cnt_contacts=0
Далее убираем все строки где user_id = Na
result = pd.merge(views,contacts, how = 'outer', on=['region_id', 'user_id', 'search_id',
'category_id', 'subcategory_id'])
all_data = pd.merge(result, searchers, how = 'outer', on=['region_id', 'user_id', 'search_id',
'category_id', 'subcategory_id'])
Таким образом, получаем базу для моделирования)))