<jupyter_start><jupyter_text>본 것중 산 쿠폰은 4%<jupyter_code>purchase = g.purchase()
purchase.head()
len(purchase)
tmp = view[view['PURCHASE_FLG']==1].reset_index(drop=True)
tmp<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>view에 purchaseID랑 purcase에 purchaseID랑 다름<jupyter_code>sns.set(font_scale=2)
plt.figure(figsize=(20, 50))
sns.countplot(y='PAGE_SERIAL',data=view, order=view['PAGE_SERIAL'].value_counts().index)
view['PAGE_SERIAL'].value_counts()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>몇 개나 있는지 세봤더니 웹페이지 번호(PAGE_SERIAL)이 순서대로 나열된다 이 데이터를 통해 첫페이지에서 가면 갈수록 hit수가 떨어진다는 걸 알 수 있다  페이지를 많이 넘겨보는 사람은 갈수록 적어진다는 뜻<jupyter_code>view["I_DATE"] = pd.to_datetime(view["I_DATE"]) 
view["I_YEAR"] = view["I_DATE"].dt.year 
view["I_MONTH"] = view["I_DATE"].dt.month 
view["I_HOUR"] = view["I_DATE"].dt.hour
view["I_WEEKDAY"] = view["I_DATE"].dt.weekday
sns.countplot('I_YEAR',data=view)
sns.countplot('I_MONTH',data=view[view['I_YEAR']==2011])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>연말에 평균을 웃도는 걸 알 수 있다<jupyter_code>sns.countplot('I_MONTH',data=view[view['I_YEAR']==2012])
sns.countplot('I_WEEKDAY',data=view)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>주말(5,6)보다 주중(0,1,2,3,4)에 조회수가 더 많다 이는 USABLE_DATE와도 똑같다<jupyter_code>sns.set(font_scale=2)
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sns.countplot('I_HOUR',data=view)
tot = view['I_HOUR'].value_counts().sum()
view['I_HOUR'].value_counts()/tot<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>위는 각 시간대에 비율을 구한 표이다 12시, 11시 / 21시, 22시, 20시, 23시 순으로 높은 걸 보아 점심시간, 취침 전에 쿠폰사이트를 자주 방문하는 걸 알 수 있다<jupyter_code>tot/24
merged = pd.merge(g.view(), g.coupon(), left_on='VIEW_COUPON_ID_hash', right_on='COUPON_ID_hash')
sns.set(font_scale=2)
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sns.countplot(y='GENRE_NAME', data=merged,order=merged['GENRE_NAME'].value_counts().index)<jupyter_output><empty_output>
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