ModeloParetoNBD.distribución_nueva_frecuencia_recencia_cliente#

ParetoNBDModel.distribution_new_customer_recency_frequency(data=None, *, T=None, random_seed=None, n_samples=1000)[fuente]#

Proceso Pareto/NBD que representa las compras en la población de clientes.

Esta es la distribución de frecuencias de compra dadas “T” periodos de observación para cada cliente.

Parámetros:
datos : DataFrame, opcionalDataFrame, opcional

DataFrame que contiene las siguientes columnas:

  • customer_id: Identificador único del cliente

  • T: Tiempo entre la primera compra y el final del período de observación.

  • Todas las columnas de covariables especificadas cuando se inicializó el modelo.

Si no se proporciona, el método utilizará el conjunto de datos de ajuste.

T : array_like, opcionalnumpy:similar_a_array, opcional

Número de períodos de observación para cada cliente. Si no se proporciona, se utilizarán los valores de T del conjunto de datos ajustado. No es necesario si el DataFrame data contiene una columna T.

random_seed : RandomState, opcionalRandomState, opcional

Estado aleatorio a utilizar para el muestreo.

n_samples : int, opcionalpython:int, opcional

Número de muestras a generar. Por defecto es 1000.

Devoluciones:
Dataset

Conjunto de datos que contiene las muestras posteriores para la población de clientes.