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resposta

Por que o ponto de observação para calcular a recência foi definido dessa forma?

Estou com uma dúvida sobre a lógica para definir a recência da forma que foi definida na aula. A professora usa a linha:

df_compra['Recencia'] = (df_compra['DataMaxCompra'].max() - df_compra['DataMaxCompra']).dt.days

para criar uma coluna recência no dataframe df_compra, que é definida pela diferença entre df_compra['DataMaxCompra'].max() e df_compra['DataMaxCompra']... porém, anteriormente ela definiu o df_compra como :

df_compra = df.groupby('id_unico_cliente').horario_pedido.max().reset_index()
df_compra.columns = ['id_unico_cliente', 'DataMaxCompra']

Então entendi que a coluna 'DataMaxCompra' já é a data da última compra, por isso não entendi porque a recência é calculada como (df_compra['DataMaxCompra'].max() - df_compra['DataMaxCompra']).dt.days, não seria melhor calcular a quantidade de dias entre a 'DataMaxCompra' e a data atual (hoje) ?

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Oi Larissa! Tudo bom com você? Eu espero que sim!

Desculpa a demora em te dar um retorno.

Você está correta, a coluna 'DataMaxCompra' é a data da última compra de cada cliente. Já o comando df_compra['DataMaxCompra'].max() retorna o último dia de compra realizado na loja definido no banco de dados. Como é utilizado um banco de dados que não é atualizado, com compras datadas até 2018 o cálculo da recência com o dia de hoje traria muitos prejuízos à nossa análise, pois não estaríamos encontrando valores atualizados passíveis de serem considerados no banco de dados.

Por conta disso, quase como uma simulação, é feita uma análise de dados da loja como se eles sempre estivessem sempre atualizados, comparando com o que seria o último dia de funcionamento da loja (o último dia que aconteceu uma compra). Se nós tivéssemos acesso a um banco de dados que é constantemente atualizado, seria uma ótima opção fazer o cálculo da recência com o dia atual.

Eu espero ter te ajudado! Se surgir outra dúvida estarei à disposição ;-)

Bons estudos!

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