Python数据分析必知必会：TGI指数

这是Python数据分析的第一个案例。它详细解释了TGI索引，并使用Python代码来实现基本的TGI偏好分析。

经常有一些专业的数据分析报告提到TGI指数，比如“基于这样那样的TGI指数，我们发现有些用户更喜欢XX”。对于不熟悉TGI定义的学生来说，看到类似的词语一定是云山雾罩。这次，让我们来谈谈什么是TGI指数，以及如何基于案例数据实现简单的TGI偏好分析。

内部事务不是由在线搜索决定的。对于TGI索引，百科全书是这样解释的——TGI索引，全称是目标群体索引(Target Group Index)，可以反映特定研究范围内目标群体的强弱。

很好，官方的解释揭示了这个职业，这个职业充满了晦涩，晦涩的人似乎理解不了它。粗略翻译，TGI指数是反应偏好的指标。这还不够清楚，让我们来理解这个公式。

TGI指数计算公式=目标群体中具有某种特征的群体的比例/整个人口中具有相同特征的群体的比例*标准数字100

是否更令人眩晕？没错。我们还在谈论什么？在

01 指标拆解

TGI计算公式中，有三个关键点需要进一步分解:某个特征、人口和目标群体。

随便吃栗子。假设我们想研究甲公司脱发症的TGI指数:“某个特征是我们想分析的某个行为或状态。这里是脱发症(或患有脱发症)

人群是我们研究的所有对象，也就是公司的所有者

目标群体，这是我们对人群感兴趣的群体。假设我们专注于数据部门，那么目标群体就是数据部门。在公式中，分子“目标群体中具有一定特征的群体的比例”可以理解为“数据部门中脱发的比例”。假设数据部门有15人，9人患有脱发，数据部门脱发的比例为9/15，相当于60%。

分母“具有相同特征的群体在整体中的比例”相当于“整个公司脱发患者在公司总数中的比例”。假设公司共有500人和120人患有脱发症，比例为24%。

因此，数据部门的TGI脱发指数可按60%/24% * 100=250计算。其他部门TGI脱发指数的计算逻辑相同，本部门脱发百分比/公司脱发百分比* 100就足够了。

TGI指数大于100，这表明一些用户有更多相应的倾向或偏好。价值越高，倾向和偏好就越强。如果小于100，则表示此类用户的相关倾向较弱(与平均值相比)；平均等于100意味着。

在刚才的例子中，我们撒谎的数据部门的TGI脱发指数是250，远远高于100。数据中脱发的风险似乎极高，数据是发际线的真正驱动力。

接下来，我们将通过一个案例研究巩固我们对这个概念的理解，顺便说一下，我们和熊猫大师谈过了。

项目背景

BOSS发送了一份详细的订单，“小Z，我们最近将推出一款客户名单相对较高的产品。我们将首先在一些城市进行试验。看看这些数据。城市里的人对高客户名单有偏好，帮我选5”。

02 TGI实例分析

Little Z快速打开表单，查看数据的样子:

订单数据包括品牌名称、买方名称、付款时间、订单状态和地区等字段。总共有28，832条数据，没有空值。

在粗略查看了一些源数据后，小Z很快明确了数据要求:“领导者，高客户列表的定义是什么？”

“从我们的产品线和历史数据来看，即使是高端客户，单次购买也比50元的多”。

在确定了高端客户名单后，我们的目标非常明确:根据高端客户名单的偏好对城市进行排名。这里的偏好可以用TGI指数来衡量。让我们再回顾一下TGI的三个核心点:“解决问题的关键在于计算不同城市高端客户的数量和比例。

单个用户打标

在第一步中，我们将首先判断每个用户是否属于拥有高客户列表的组，因此我们将首先根据用户昵称进行分组

Little Z快速打开表单，查看数据的样子:

接下来，定义一个判断函数。如果单个用户的平均支付金额超过50英镑，则标记为“高级客人列表”类别。否则，这是一个低客人名单。然后使用apply函数调用:

@

在这里，基于高低来宾列表的用户初始标记已经完成。

匹配城市

个人用户的数量和客人列表标签已修复。下一步是添加每个用户的区域字段，可以固定pd.merge函数。由于源数据没有经过重复数据消除，我们必须首先按昵称进行重复数据消除，否则匹配结果中会有许多重复数据:

高客单TGI指数计算

要计算个城市的高访客名单的TGI指数，我们需要分别获得每个城市的高访客名单和低访客名单的数量。如果您使用EXCEL的数据透视表来处理它，它非常简单。您可以将省市直接拖到行位置，将客户列表类别拖到列位置，并选择任何统计字段。

不要惊慌，Python很容易实现这组操作，pivot_table透视表函数可以在一行中完成:

这样获得的结果包括分层索引，由于空间限制，这些索引不会被扩展。只要我们知道，为了索引“高客户名单”列，我们需要首先索引“买方昵称”,然后索引“高客户名单”:

这样，我们就可以得到每个省市的高客户名单的数量。然后我们会得到低阶客户的数量并进行横向整合:

我们会查看每个城市的总数和高阶客户的比例来完成分子“目标群体中具有某些特征的群体的比例”的算:

在一些非常小的城市中，高阶客户或低阶客户的数量等于1甚至不等于1，这些值，尤其是空值，会影响结果的计算。我们会提前检查数据:

果然。高访客列表和低访客列表都有空值(可以理解为0)，导致总人数也有空值，而TGI指数对空值没有什么意义，所以我们删除了空值的行:

然后我们计算高访客列表人口在总人数中的比例，比较标准公式中分母“具有相同特征的组在整体中的比例:

最后一步是计算TGI指数，并对结果进行排序:

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