python计算指数函数,TGI分析
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作者吹牛z
来源数据不吹牛(ID:shujubuchuiniu)
这是Python数据分析在实战中的首例。详细解释了TGI指数，并用Python代码实现了基本的TGI偏好分析。
经常会有一些专业的数据分析报告会提到TGI指数，比如“基于某某TGI指数，我们发现部分用户偏好XX”。对于那些不熟悉TGI定义的人来说，如果你看到类似的东西，那一定是云山雾罩。这次，我们来谈谈什么是TGI指数，以及如何用案例数据实现简单的TGI偏好分析。
网上搜索，对于TGI指数，百科解释为——TGI指数，全称目标群体指数，可以反映目标群体在特定研究范围内的强弱。
很好，这个解释正式揭示了特长，特长中弥漫着晦涩，让人看得懂，看得懂。粗略地翻译，TGI指数是反应偏好的指标。这仍然不够清楚。我们用公式来理解一下。
TGI指数计算公式=具有某一特征的群体在目标群体中的比例/具有相同特征的群体在整个人口中的比例*标准数100
你更晕吗？只是头晕！不，我们在说什么？
01 指标拆解
在TGI计算公式中，有三个关键点需要进一步分解：某个特征、人群和目标群体。
举个栗子的例子。假设我们想研究A公司脱发的TGI指数：
某个特征就是我们要分析的某个行为或状态，这里是脱发(或患脱发)。
总体来说，就是我们研究的所有对象，也就是a公司的业主。
目标群体是我们感兴趣的群体。假设我们关注的群体是数据部门，那么目标群体就是数据部门。
于是，公式中的分子“目标群体中具有某种特征的群体比例”可以理解为“数据部脱发比例”。假设数据部有15个人，有9个人被脱发困扰，那么数据部脱发的比例就是9/15，等于60%。
分母“具有相同特征的群体占整体的比例”相当于“全公司患脱发的人数占公司总人数的比例”。假设公司有500人，120人脱发，比例为24%。
因此，数据部的脱发TGI指数可以是60%/24% * 100=250。其他部门脱发TGI指数的计算逻辑是一样的，可以用本部门脱发比例/本公司脱发比例* 100。
TGI指数大于100，意味着一些用户有更多相应的倾向或偏好。值越大，倾向和偏好越强。如果小于100，说明这类用户的关联倾向较弱(与平均值相比)；等于100意味着处于平均水平。
在刚才的例子中，我们捏造数据部门的脱发TGI指数是250，远远高于100。看来数据上的脱发风险极高，数据才是发际线的真正驱动力。
下面我们就通过一个案例巩固一下概念上的理解，顺便和熊猫比一比。
02 TGI实例分析
项目背景
BOSS扔出一个订单明细，“pcddw，我们最近要推出一个客户清单高的产品，打算先在部分城市试用。看看这个数据，哪些城市的人客户名单偏好度高，请帮我筛选出五个”。
Pcddw迅速打开表单，查看数据的真实情况：
订单数据包括品牌名称、买家姓名、付款时间、订单状态和地区等字段。总共有28832条数据，没有空值。
粗略看了一下源数据，pcddw很快理清了数据需求：“领导，更高客户名单的定义是什么？”
“就我们的产品线和历史数据来看，单笔采购大于50元的视为高阶客户”。
确定了高客单之后，我们的目标很明确：根据高客单偏好对城市进行排序。这里的偏好可以用TGI指数来衡量。让我们再来回顾一下TGI的三个核心观点：
特点，客户订单高，即客户单笔购买超过50元。
目标群体是每个城市。在这里，我们可以计算客户的高阶偏好
至于整体，很直白。所有参与计算的客户都是整体。
解决问题的关键是计算不同城市高端旅客的数量和比例。
单个用户打标
第一步，我们先判断每个用户是否属于高客户人群，所以先按昵称分组，看每个用户的平均付费金额。这里用的是平均，因为有的客户买了很多次，每单金额不一样，所以是平均。
然后，定义一个判断函数。单个用户平均支付金额大于50的，标记为“高客户名单”；否则，它是低客户列表，然后用apply函数调用它：
至此，用户基于高低客户名单的初步标记已经完成。
匹配城市
单个用户和客人列表标签的数量已经固定。下一步是补充每个用户的地理字段，这可以通过一个pd.merge函数来固定。由于源数据未进行重复数据消除，我们必须先按昵称对其进行重复数据消除，否则匹配结果中会有许多重复数据：
高客单TGI指数计算
要计算每个城市高端客票的TGI指数，需要得到每个城市高端客票和低端客票的数量。如果用EXCEL透视表来处理，就很简单了。将省市直接拖到行的位置，将客人列表类别拖到列的位置。你可以选择任何领域，只要是统计学。
不用慌，这套操作在Python中也很容易实现。pivot_table透视函数可以在一行中完成：
这个结果包含了层次索引，由于篇幅限制，我们就不说了。只要知道要通过索引得到“高客单”列，就需要先索引“买家昵称”，再索引“高客单”:
这样得到每个省市的高客单数量，再得到低客单数量进行横向整合：
让我们看看每个城市的总人数和高客单人数的比例来完成分子“目标群体中具有某种特征的群体比例”的计算：
在一些非常小的城市，高或低的乘客数等于1甚至没有，这些值尤其是空值会影响结果的计算。我们必须提前检查数据：
果然，高低客名单都有空值(可以理解为0)，导致总人数也有空值，TGI指数对空值的意义不大，所以我们剔除空值的行：
然后，统计高客单人群在总人数中的比例，以基准“具有相同特征的群体在总人口中的比例”公式中的分母：
最后一步是计算TGI指数。顺便安排一下顺序：
结果pcddw急着第一时间向老板汇报。在按下enter键之前，他扫了一眼数据，发现了一个严重的问题：TGI指数排名靠前的城市的客户总数几乎不超过10个，这完全没有说服力。
TGI指数可以显示偏好的强弱，但人们容易忽略具体的样本量，这一点需要特别注意。
我该怎么办？为了加强数据整体的可靠性，pcddw决定先筛选总人数，以总人数的平均值为阈值，只保留总人数大于平均值的城市：
经过处理，pcddw觉得这个数据合理多了。
“报告老板，根据各个城市的TGI指数，我发现福州、珠海、北京、厦门和佛山是乘客名单偏好度最高的前5个城市！我们想尝试新的高端产品，我们只能从客户的角度优先考虑！”
而数据源和代码github的地址是：https://github.com/seizeeveryday/DA-cases/tree/master/TGI.
(本文由Python大本营转载，转载请联系原作者)
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