Понимание поведения пользователей и моделей покупок имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. Одним из важных аспектов является определение максимальной цены покупки пользователей за определенный период времени. В этой статье мы рассмотрим различные методы, чтобы определить максимальную цену покупки пользователей за последние три месяца. Для иллюстрации каждого метода мы предоставим примеры кода с использованием Python и SQL.

Метод 1. Использование Python и pandas

1. Импортируйте необходимые библиотеки:

   import pandas as pd

2. Загрузите данные о покупках пользователя в DataFrame pandas:

   df = pd.read_csv('purchase_data.csv')

3. Преобразуйте столбец даты в формат даты и времени:

   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

4. Отфильтруйте данные за последние три месяца:

   start_date = pd.Timestamp.now() - pd.DateOffset(months=3)
   filtered_data = df[df['date'] >= start_date]

5. Сгруппируйте данные по пользователям и найдите максимальную цену покупки:

   max_purchase_price = filtered_data.groupby('user')['price'].max()

Метод 2: использование SQL

1. Напишите SQL-запрос для фильтрации данных за последние три месяца:

   SELECT user, MAX(price) AS max_purchase_price
   FROM purchase_data
   WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 3 MONTH)
   GROUP BY user;

Метод 3: использование SQL и подзапроса

1. Напишите SQL-запрос с использованием подзапроса для фильтрации данных за последние три месяца:

   SELECT user, price AS max_purchase_price
   FROM purchase_data
   WHERE (user, date) IN (
   SELECT user, MAX(date)
   FROM purchase_data
   WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 3 MONTH)
   GROUP BY user
   );

Определение максимальной закупочной цены пользователей за последние три месяца необходимо компаниям для анализа поведения пользователей и принятия решений на основе данных. В этой статье мы рассмотрели три метода достижения этой цели: использование Python и pandas, использование SQL и использование SQL с подзапросом. В зависимости от ваших конкретных требований и используемой технологии хранения данных вы можете выбрать наиболее подходящий для вас метод.

Не забудьте предварительно обработать данные и адаптировать примеры кода к вашему конкретному набору данных и среде. Используя эти методы, вы можете получить ценную информацию о покупательском поведении пользователей и соответствующим образом оптимизировать свои бизнес-стратегии.