Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 5,247 Bytes
3fd6b1d 3a9a180 3fd6b1d fccbfb8 3fd6b1d fccbfb8 3fd6b1d fccbfb8 3fd6b1d fccbfb8 3fd6b1d fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 455282f fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 455282f fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 455282f fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 455282f fccbfb8 455282f fccbfb8 3a9a180 fccbfb8 3a9a180 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 |
from typing import Any
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklift.datasets import fetch_hillstrom
from catboost import CatBoostClassifier
import sklearn
import streamlit as st
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
@st.experimental_memo
def get_data() -> tuple[Any, Any, Any]:
# получаем датасет
dataset = fetch_hillstrom(target_col='visit')
dataset, target, treatment = dataset['data'], dataset['target'], dataset['treatment']
# выбираем два сегмента
dataset = dataset[treatment != 'Mens E-Mail']
target = target[treatment != 'Mens E-Mail']
treatment = treatment[treatment != 'Mens E-Mail'].map({
'Womens E-Mail': 1,
'No E-Mail': 0
})
return dataset, target, treatment
@st.experimental_memo
def data_split(data, treatment, target) -> tuple[Any, Any, Any, Any, Any, Any]:
# склеиваем threatment и target для дальнейшей стратификации по ним
stratify_cols = pd.concat([treatment, target], axis=1)
# сплитим датасет
X_train, X_val, trmnt_train, trmnt_val, y_train, y_val = train_test_split(
data,
treatment,
target,
stratify=stratify_cols,
test_size=0.3,
random_state=42
)
return X_train, X_val, trmnt_train, trmnt_val, y_train, y_val
def get_newbie_plot(data):
fig = px.histogram(
data['newbie'],
color=data['newbie'],
title='Распределение клиентов по флагу newbie'
)
fig.update_xaxes(
title='',
ticktext=['"Старые" клиенты', 'Новые клиенты'],
tickvals=[0, 1]
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=False,
bargap=0.3,
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10)
)
fig.update_traces(hovertemplate="Количество клиентов: %{y}")
return fig
def get_zipcode_plot(data):
fig = px.histogram(
data['zip_code'],
color=data['newbie'],
title='Распределение клиентов по почтовым индексам'
)
fig.update_xaxes(
title='',
categoryorder='total descending'
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=True,
legend_orientation="h",
legend=dict(x=.66, y=.99, title='Новый клиент'),
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10),
hovermode="x",
bargap=0.3
)
fig.update_traces(hovertemplate="Количество клиентов: %{y}")
return fig
def get_channel_plot(data):
fig = px.histogram(
data['channel'],
color=data['newbie'],
title='Распределение клиентов по каналам покупки товаров'
)
fig.update_xaxes(
title='',
categoryorder='total descending'
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=True,
legend_orientation="h",
legend=dict(x=.66, y=.99, title='Новый клиент'),
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10),
hovermode="x",
bargap=0.3
)
fig.update_traces(hovertemplate="Количество клиентов: %{y}")
return fig
def get_history_segment_plot(data):
fig = px.histogram(
data['history_segment'],
color=data['history_segment'],
title='Распределение клиентов по количеству $, потраченных в прошлом году'
)
fig.update_xaxes(
title='',
categoryorder='total descending',
tickangle=45
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=False,
bargap=0.3,
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10)
)
fig.update_traces(hovertemplate="Количество клиентов: %{y}")
return fig
def get_recency_plot(data):
fig = px.histogram(
data['recency'],
color=data['newbie'],
title='Распределение клиентов по количеству месяцев с последней покупки'
)
fig.update_xaxes(
title='Месяцев после покупки'
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=True,
legend_orientation="h",
legend=dict(x=.66, y=.99, title='Новый клиент'),
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10),
hovermode="x",
bargap=0.3
)
fig.update_traces(hovertemplate="<br>".join(
[
"Месяцев: %{x}",
"Клиентов: %{y}"
]
)
)
return fig
def get_history_plot(data):
fig = px.histogram(
data['history'],
color=data['newbie'],
title='Распределение клиентов по количеству месяцев с последней покупки'
)
fig.update_xaxes(
title='Месяцев после покупки'
)
fig.update_yaxes(
title='Количество клиентов'
)
fig.update_layout(
showlegend=True,
legend_orientation="h",
legend=dict(x=.66, y=.99, title='Новый клиент'),
margin=dict(l=20, r=10, t=80, b=10),
hovermode="x",
bargap=0.3
)
fig.update_traces(hovertemplate="<br>".join(
[
'Совершено покупок на: $%{x}',
'Количество клиентов: %{y}'
]
)
)
return fig
|