ModeloParetoNBD.purchases_esperadas_nuevo_cliente

ParetoNBDModel.expected_purchases_new_customer(data=None, *, t=None)

Calcule el número esperado de compras para un nuevo cliente a lo largo de t períodos de tiempo.

En un modelo con covariables, si data no está especificado, se utilizará el conjunto de datos empleado para el ajuste y se calculará una predicción para un nuevo cliente con cada conjunto de covariables. ¡Esta no es una predicción condicional para clientes observados!

Adaptado de la ecuación (27) en las notas de Bruce Hardie [1], y la biblioteca heredada lifetimes: CamDavidsonPilon/lifetimes

Parámetros:

datos : DataFrame, opcionalDataFrame, opcional

Dataframe que contiene las siguientes columnas:

• customer_id: identificador único del cliente

• Columna opcional para la parametrización de t.

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

Si no se proporciona, las predicciones se realizarán con los datos utilizados para ajustar el modelo.

t : array_like, opcionalnumpy:similar_a_array, opcional

Número de períodos de tiempo sobre los cuales estimar compras. No es necesario si el DataFrame data contiene una columna t.

Referencias

[1]

Fader, Peter y G. S. Hardie, Bruce (2005). «Una nota sobre la derivación del modelo Pareto/NBD y expresiones relacionadas.» http://brucehardie.com/notes/009/pareto_nbd_derivations_2005-11-05.pdf