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這是Python數據分析實戰(zhàn)的第一個案例，詳細解讀TGI指數，并用Python代碼實現基礎的TGI偏好分析。
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經常有一些專業(yè)的數據分析報告，會提到TGI指數，例如“基于某某TGI指數，我們發(fā)現某類用戶更偏好XX”。對于不熟悉TGI定義的同學，看到類似的話一定是云山霧罩。這次，我們就來聊一聊什么是TGI指數以及怎么樣結合案例數據實現簡單的TGI偏好分析。
內事不決網上搜，對于TGI指數，百科是這樣解釋的——TGI指數，全稱Target Group Index，可以反映目標群體在特定研究范圍內強勢或者弱勢。
很好，這個解釋官方中透漏著專業(yè)，專業(yè)中彌漫著晦澀，晦澀的讓人似懂非懂。粗暴翻譯下來，TGI指數是反應偏好的一種指標。這樣還是不夠清楚，我們結合公式理解一下。
TGI指數計算公式 = 目標群體中具有某一特征的群體所占比例 / 總體中具有相同特征的群體所占比例 * 標準數100
是不是更暈了?暈就對了!不暈我們還聊啥呢?
01 指標拆解
TGI計算公式中，有三個關鍵點需要進一步拆解：某一特征，總體，目標群體。
隨便舉個栗子，假設我們要研究A公司脫發(fā)TGI指數：
某一特征，就是我們想要分析的某種行為或者狀態(tài)，這里是脫發(fā)(或者說受脫發(fā)困擾)
總體，是我們研究的所有對象，即A公司所有人
目標群體，是總體中我們感興趣的一個分組，假設我們關注的分組是數據部，那目標群體就是數據部
于是乎，公式中分子“目標群體中具有某一特征的群體所占比例”可以理解為“數據部脫發(fā)人數占數據部的比例”，假設數據部有15個人，有9個人受脫發(fā)困擾，那數據部脫發(fā)人數占比就是9/15，等于60%。
而分母“總體中具有相同特征的群體所占比例”，等同于“全公司受脫發(fā)困擾人數占公司總人數的比例”，假設公司一共500人，有120人受脫發(fā)困擾，那這個比例是24%。
所以，數據部脫發(fā)TGI指數，可以用60% / 24% * 100 = 250，其他部門脫發(fā)TGI指數計算邏輯是一樣的，用本部門脫發(fā)人數占比 / 公司脫發(fā)人數占比 * 100即可。
TGI指數大于100，代表著某類用戶更具有相應的傾向或者偏好，數值越大則傾向和偏好越強;小于100，則說明該類用戶相關傾向較弱(和平均相比);而等于100則表示在平均水平。
剛才的例子中，我們瞎掰的數據部脫發(fā)TGI指數是250，遠遠高于100，看來搞數據的脫發(fā)風險極高，數據才是真正的發(fā)際線推手。
下面，我們通過一個案例來鞏固概念理解，順便和潘大師(Pandas)過過招。
02 TGI實例分析
項目背景
BOSS拋來一份訂單明細，“小Z啊，我們最近要推出一款客單比較高的產品，打算在一些城市先試銷，你看看這個數據，哪些城市的人有高客單偏好，幫我篩選5個吧”。
小Z趕緊打開表格，看看數據到底長什么樣子：
訂單數據包括品牌名、買家姓名、付款時間、訂單狀態(tài)和地域等字段，一共28832條數據，沒有空值。
粗略看了幾眼源數據，小Z趕緊明確數據需求：“領導，那客單比較高的定義是什么?”
“就我們產品線和歷史數據來看，單次購買大于50元就算高客單的客戶了”。
確認了高客單之后，我們的目標非常明確：按照高客單偏好給城市做個排序。這里的偏好，可以用TGI指數來衡量，我們再次復習下TGI三個核心點：
- 特征，高客單，即客戶單次購買超過50元
- 目標群體，就是各個城市，這里我們可以分別計算出所有城市客戶的高客單偏好
- 至于總體，就非常直白了，計算所涉及到的所有客戶即為總體
解題的關鍵在于，計算出不同城市，高客單人數及所占的比例。
單個用戶打標
第一步，我們先判斷每個用戶是否屬于高客單的人群，所以先按用戶昵稱進行分組，看每位用戶的平均支付金額。這里用平均，是因為有的客戶多次購買，而每次下單金額也不一樣，故平均之。
接著，定義一個判斷函數，如果單個用戶平均支付金額大于50，就打上“高客單”的類別，否則為低客單，再用apply函數調用：
到這里基于高低客單的用戶初步打標已經完成。
匹配城市
單個用戶的金額和客單標簽已經搞定，下一步就是補充每個用戶的地域字段，一句pd.merge函數就能搞定。由于源數據是未去重的，我們得先按昵稱去重，不然匹配的結果會有許多重復的數據：
高客單TGI指數計算
要計算每個城市高客單TGI指數，需要得到每個城市高客單、低客單的人數分別是多少。如果用EXCEL的數據透視表處理起來就很簡單，直接把省份和城市拖拽到行的位置，客單類別拖到列的位置，值隨便選一個字段，只要是統(tǒng)計就好。
不要慌，這一套操作，Python實現起來也灰常容易，pivot_table透視表函數一行就搞定：
這樣得到的結果包含了層次化索引，受篇幅限制就不展開講，我們只要知道要索引得到“高客單”列，需要先索引“買家昵稱”，再索引“高客單”：
這樣，拿到了每個省市的高客單人數，然后再拿到低客單的人數，進行橫向合并：
我們再看看每個城市總人數以及高客單人數占比，來完成“目標群體中具有某一特征的群體所占比例”這個分子的計算：
有些非常小眾的城市，高客單或者低客單人數等于1甚至沒有，而這些值尤其是空值會影響結果的計算，我們要提前檢核數據：
果然，高客單和低客單都有空值(可以理解為0)，從而導致總人數也存在空值，而TGI指數對于空值來說意義不大，所以我們剔除掉存在空值的行：
接著統(tǒng)計總人數中，高客單人群的比例，來對標公式中的分母“總體中具有相同特征的群體所占比例”：
最后一步，就是TGI指數的計算，順便排個序：
出了結果，小Z興致勃勃的打算第一時間報告老板，說時遲那時快，在按下回車之前又掃了一眼數據，發(fā)現了一個嚴重的問題：高客單TGI指數排名靠前的城市，總客戶數幾乎不超過10人，這樣的高客單人口占比，完全沒有說服力。
TGI指數能夠顯示偏好的強弱，但很容易讓人忽略具體的樣本量大小，這個是需要格外注意的。
怎么辦呢?為了加強數據整體的信度，小Z決定先對總人數進行篩選，用總人數的平均值作為閾值，只保留總人數大于平均值的城市：
處理之后，小Z覺得這份數據合理多了。
網站名稱：Python數據分析必知必會：TGI指數
文章源于：http://www.5511xx.com/article/dhhchdd.html
