연령 기반 사용자 행동

# 50대 이상 고령층 뿐만 아니라 모든 연령층에 대해 ux불편으로 인해 이탈율을 # 효과적으로 보기 위해 막대차트를 이용해 분석해본다. # age_group을 통한 ux불편 이탈률(%) 정의 ux_counts = merged_df[merged_df["dropout_reason_category"] == "UX 불편"].groupby("age_group").size() total_counts = merged_df.groupby("age_group").size() ux_rate_by_age = (ux_counts / total_counts * 100).fillna(0).reset_index(name="UX불편_이탈률(%)") ux_rate_by_age # 막대그래프로 age_group 별 ux불편 이탈률 시각화 plt.figure(figsize=(8, 5)) sns.barplot(data=ux_rate_by_age, x="age_group", y="UX불편_이탈률(%)", palette="coolwarm") plt.title("연령대별 UX 불편 이탈률 (%)") plt.xlabel("연령대") plt.ylabel("UX 불편 이탈률 (%)") plt.tight_layout() plt.show()

# 연령층/구독 유형/이탈률을 시각화 하기 위해 막대차트를 활용해서 분석한다. # 성인/미성년자 구분을 위한 is_adult 파생 변수 생성 merged_df["is_adult"] = merged_df["age"] >= 20 # 이탈자 구분을 위한 is_dropout 컬럼 merged_df["is_dropout"] = merged_df["exit_position_numeric"] <= 75 # 이탈 구간을 나누기 위한 exit_position_numeric_group 컬럼 bins = [-1, 25, 75, 100] labels = ['초반이탈', '중반이탈', '완독'] merged_df['exit_position_numeric_group'] = pd.cut(merged_df['exit_position_numeric'], bins=bins, labels=labels, right=True) # 구독 유형별 이탈자 비율 시각화 grouped = merged_df.groupby(["subscription_plan", "exit_position_numeric_group"]).size().unstack(fill_value=0) grouped_ratio = grouped.div(grouped.sum(axis=1), axis=0) * 100 # %로 변환 # 라인 차트를 위해 long-format으로 변환 line_data = grouped_ratio.reset_index().melt(id_vars="subscription_plan", var_name="이탈 구간", value_name="비율(%)") plt.figure(figsize=(8, 5)) sns.lineplot(data=line_data, x="이탈 구간", y="비율(%)", hue="subscription_plan", marker="o") plt.title("구독 플랜별 이탈 구간 분포 (라인 차트)") plt.xlabel("이탈 구간") plt.ylabel("비율 (%)") plt.legend(title="구독 플랜") plt.tight_layout() plt.show() # 연령대별 구독 유형 시각화 grouped = merged_df.groupby(["age_group", "subscription_plan"]).size().unstack(fill_value=0) # 비율(%)로 변환 grouped_ratio = grouped.div(grouped.sum(axis=1), axis=0) grouped_ratio.plot(kind="bar", stacked=True, figsize=(10, 6), colormap="Set1") plt.title("연령대별 구독 플랜") plt.ylabel("비율") plt.xlabel("연령대") plt.legend(title="중단 위치") plt.tight_layout() plt.show() # 연령대별 이탈 구간 시각화 grouped = merged_df.groupby(["age_group", "exit_position_numeric_group"]).size().unstack(fill_value=0) grouped_ratio = grouped.div(grouped.sum(axis=1), axis=0) grouped_ratio.plot(kind="bar", stacked=True, figsize=(10, 6), colormap="Set3") plt.title("연령대별 이탈 구간 분포") plt.xlabel("연령대") plt.ylabel("비율") plt.legend(title="이탈 구간", bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left') plt.tight_layout() plt.show() # 연령대 / 구독플랜 별 이탈구간 시각화 grouped = merged_df.groupby(["age_group", "subscription_plan", "exit_position_numeric_group"]).size().unstack(fill_value=0) grouped_ratio = grouped.div(grouped.sum(axis=1), axis=0) grouped_ratio.plot(kind="bar", stacked=True, figsize=(10, 6), colormap="Set3") plt.title("독서 중단 위치 그룹별 비율 (연령대 & 구독 플랜)") plt.ylabel("비율") plt.xlabel("성인 여부 & 구독 플랜") plt.legend(title="중단 위치") plt.tight_layout() plt.show()