Selection d'individus sur une période

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1 pièce(s) jointe(s)

Bonjour,

J'ai une table qui enregistre pour chaque client les événements relatifs à son abonnement ( abonnement, suspension , réabonnement, livraison, désabonnement) avec une date liée à chaque éventement. Ma table se présente comme ca.

ID_client Date_id Statut Rank

_-9222834458192708960 09/01/2019 Abonnement 1

_-9222834458192708960 07/02/2019 Liv1 2

_-9222834458192708960 08/05/2019 Liv2 3

_-9222834458192708960 11/06/2019 Liv3 4

J'aimerais créer une fonction pour avoir la liste des abonnés et des désabonnés à partir de la table pour chaque date.

Exemple :
timeline client 1

01/01/2019(abonnement) --------19/01/2019(liv1)--------20/02/2019(suspension) ---------03/03/2019(réabonnement)---------15/04/2019(liv2)--------------------.....

timeline client 2

01/01/2019(abonnement) --------20/01/2019(liv1)--------------------28/02/2019(désabonnement)

J'aimerai pouvoir dire que le 15/01/2019 client 1 et client 2 étaient abonnés , le 20/01/2019 pareil ,
le 28/02/2019 client1 abonné et client2 désabonné.

Voilà un échantillon de mes données.

Pièce jointe 492207

Merci de votre aide.

ID_client	Date_id	Statut	Rank
_-9222834458192708960	09/01/2019	Abonnement	1
_-9222834458192708960	07/02/2019	Liv1	2
_-9222834458192708960	08/05/2019	Liv2	3
_-9222834458192708960	11/06/2019	Liv3	4

Transpositions

Bonjour,

En jouant avec les transpositions :

• Une observation par client

Code:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
library("xlsx")
df <- read.xlsx(file="d:/temp/data.xlsx", sheetIndex="Classeur1", header=TRUE, colClasses=NA)
df <- df[order(df$ID_client),]
df$RepNoID <- sequence(rle(as.vector(df$ID_client))$lengths)
reshape(data=df[,-4],
             idvar="ID_client",
             v.names=c("Date_id","Statut"),
             timevar="RepNoID",
             direction="wide")

• Une observation par date

Code:

1
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3
4
5
6
7
8
df <- read.xlsx(file="d:/temp/data.xlsx", sheetIndex="Classeur1", header=TRUE, colClasses=NA)
df <- df[order(df$Date_id),]
df$RepNoDate <- sequence(rle(as.vector(df$Date_id))$lengths)
reshape(data=df[,-4],
             idvar="Date_id",
             v.names=c("ID_client","Statut"),
             timevar="RepNoDate",
             direction="wide")

Cordialement,

19/07/2019, 14h22
marou1991
Bonjour,

Merci pour votre réponse. La fonction reshape marche très bien pour construire la timeline du client. Mais ce n'est pas la problématique.

Enfaîte, ce que je cherche à déterminer. C'est en fixant une date par exemple le 01/01/2019 , extraire la liste des abonnés à cette date et la liste des désabonnés à même date.

La liste des désabonnés d'une date c'est facile avec le bout de code :
Code:

1 2 liste_desabo_01012019 <- unique( subset(df, df$Date_id== as.Date("2019-01-01") & df$Statut == "Désabonnement" )[,'ID_client'])
Mais la liste des abonnés au 01/01/2019 je n'arrive pas à trouver la bonne requette.

Merci de votre aide.
19/07/2019, 14h47
mgdondon

Transpositions

Désolée, je ne comprends pas ce que vous voulez faire. En quoi la deuxième transposition ne convient pas ?

Cordialement,
19/07/2019, 15h04
marou1991

Bonjour,

Ce que je cherche à faire c'est pas une transposition des données. sur mes données j'ai déjà historique des clients trier par client; date et événement.

Ce que je cherche à déterminer c'est de classer pour chaque date mes clients en ( client abonnée, client désabonné)

par exemple:

le 01/01/2019 :
liste des abonnés : client1 , client2 , client3, client5 , client6
liste des désabonnés : client7

le 02/01/2019 :
liste des abonnés : client1 , client2 , client3, client5 , client8
liste des désabonnés : client6

et ainsi de suite...

J'espère que c'est assez clair pour vous.

Merci de votre engagement.
19/07/2019, 15h30
mgdondon

Transpositions

Votre demande n'est pas très claire. Cela signifie-t-il qu'il faut créer les dates intermédiaires ou bien construire le résultat uniquement avec les dates présentes dans le fichier ?

Il serait bien de donner un exemple qui corresponde à votre fichier test.

Cordialement,
22/07/2019, 15h32
marou1991

Bonjour,

J'ai pu bidouiller avec la fonction reshape.

Merci de votre aide.