<aside> 📌 개인 분석 진행 사항

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• ❤매우 중요한 부분! 충성고객 → 3회 이상 구매 & 3회 이상 completed & 평균 평점 4점 이상
• 타깃(페르소나) → 평점(2~3점), 구매완료 횟수(1~2회), 구매 개수

• 민규
• 세희
• 승인
• 지연
• 수민

<aside> 📌 실행 및 진행 사항 정리

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# 두 그룹의 비율 계산
ratio1 = df[df['Is Loyal 2'] == True]['Age Group'].value_counts(normalize=True)
ratio2 = df[df['Is Target'] == True]['Age Group'].value_counts(normalize=True)
ratio3 = df['Age Group'].value_counts(normalize=True)

# 공통 카테고리 정렬 (예: Completed, Cancelled)
labels = sorted(set(ratio1.index).union(set(ratio2.index)))

# y값을 label 순서에 맞게 정렬
y1 = [ratio1.get(label, 0) for label in labels]
y2 = [ratio2.get(label, 0) for label in labels]
y3 = [ratio3.get(label, 0) for label in labels]

# 그래프 그리기
import numpy as np

x = np.arange(len(labels))  # x를 정수 인덱스로 설정
width = 0.25  # 각 막대의 너비

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(x - width, y1, width=width, label='충성 고객', color='skyblue')
plt.bar(x,         y2, width=width, label='타깃 고객', color='pink')
plt.bar(x + width, y3, width=width, label='전체', color='gray')

plt.xticks(x, labels)
plt.ylim(0, 0.3)
plt.xlabel('Age Group')
plt.ylabel('비율')
plt.title('세 그룹의 나이 비율 비교')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

<aside> 📌 세그먼트 & CLV(목표) 재설정

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• 충성 : Completed 3회 이상, Rating 4~5점
• 타깃 : Completed 1~2회, Rating 2~3점

• CLV 구성요소

1. 1회 평균 구매 금액
2. 만족도 (Rating)
3. 구매 횟수 (Completed 기준)