本文介绍了如何使用Excel、SQL和Python进行同期群数据分析，强调了数据分析的重要性和同期群分析在业务问题中的应用。作者首先阐述同期群分析的概念和意义，接着详细讲解了在Excel中实现同期群分析的步骤，包括数据清洗、计算留存率等，并提到了在MySQL中的实现路径。文章适合初学者理解不同工具在数据分析中的运用。
作者简介
HeoiJin：立志透过数据看清世界的产品策划，专注爬虫、数据分析、产品策划领域。
万物皆营销 | 资本永不眠 | 数据恒真理
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一、前言
后互联网时代，获客拉新的成本越来越高，如何增加客户的留存，提高客户的复购次数、购买金额等变得十分重要，同期群分析便是当中非常重要的分析方法。
关于同期群分析概念和思路的文章很多，但分享如何实现的文章非常罕见。因此，本文将简单介绍同期群分析的概念，并用数据分析师的三板斧ESP(Excel、MySQL、Python)分别实现同期群分析。
二、项目准备
Excel：
office或wps均可，office 2013后的版本更好
MySQL：
版本：8.0(本次不涉及窗口函数，其他版本亦可)
Navicat
Python：
版本：3.7
IDE：pycharm
库：pandas、xlrt
PS.
因篇幅原因，可能会有未能详细讲解的过程
完整源码及数据集请移步至文末获取
三、同期群分析概念讲解
数据分析最终目标都是为了解决业务问题，任何分析方法都只是工具。因此在详细讲解如何实现之前，需要先明晰方法的含义是什么，能带来什么收益，才能在合适的问题上选对分析方法。
3.1 同期群分析含义
同期群(Cohort)即相同时间内具有相似或特定属性 、行为的群体。核心要素为时间+特定属性，比如把00后出生的人划分为一个群组。
同期群分析指将用户进行同期群划分后，对比不同同期群用户的相同指标。我们耳熟能详的留存率就是同期群分析的其中一种，案例如下图：
同期群分析包含了3个重要元素：
客户首次行为时间，这是我们划分同期群的依据
时间维度，即上图中+N月或者N日留存率中的N日
指标，注册转化率、付款转化率、留存率等等
3.2 意义
同期群分析给到更加细致的衡量指标，帮助我们实时监控真实的用户行为、衡量用户价值，并为营销方案的优化和改进提供支撑：
横向比较：观察同一同期群在不同生命周期下的行为变化，推测相似群体的行为随时间的变化
纵向比较：观察不同的同期群在同一个生命周期下的行为变化，验证业务行为是否取得预期效果
四、材
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