根據(jù)消費者的消費過程狈网，了解其消費過程中各階段的轉(zhuǎn)化率及原因，有助于提高購買率肺孵。
通過分析每一步的轉(zhuǎn)化率走敌，我們就可以知道用戶在哪兒流失的比較多碴倾，對頁面或者用戶體驗或者產(chǎn)品功能進行優(yōu)化逗噩，逐步去提高
一掉丽、對用戶群組進行分析
導入模塊
1.讀取數(shù)據(jù)
通過rename修改字段名稱得到數(shù)據(jù)如下
2、計算每日申請貸款人數(shù)异雁、審批貸款人數(shù)捶障、放貸率
選取子集，將新用戶和老用戶分開統(tǒng)計每天申請貸款人數(shù)和審批放貸人數(shù)纲刀，然后計算新用戶放貸率项炼。最后使用merge函數(shù)將新用戶結(jié)果表和老用戶結(jié)果表拼接。
對新用戶數(shù)據(jù)透視計算放貸率
對老用戶數(shù)據(jù)透視計算放貸率
#這里需要計算老用戶復借率示绊，所以需要知道每天的老用戶數(shù)目锭部，這里做簡單化處理，
#這里的老用戶定義是：前一天的放款的新用戶第二天繼續(xù)借款就是老用戶
#對存量老用戶我們暫時不考慮面褐，就看前一天貸款的人第二天是否還繼續(xù)貸款拌禾，貸款的就認為是老用戶復借
#取新用戶放貸透視表的前29天數(shù)據(jù)+4月30日的人（分析5月1日-5月30日的復借率）構(gòu)成老客戶數(shù)量，我們看這些客戶是否還繼續(xù)貸款
3展哭、計算各節(jié)點路徑轉(zhuǎn)化率并繪圖
3.1pd.merge連接平臺流量表湃窍，組成一張用戶路徑總表闻蛀，計算各節(jié)點轉(zhuǎn)化率。
3.2計算轉(zhuǎn)化漏斗您市。 計算匯總數(shù)據(jù)
最后展示漏斗圖
