# функция для визуализации LTV и ROI

 

def plot_ltv_roi(ltv, ltv_history, roi, roi_history, horizon, window=7):

 

    # задаём сетку отрисовки графиков

    plt.figure(figsize=(20, 10))

 

    # из таблицы ltv исключаем размеры когорт

    ltv = ltv.drop(columns=['cohort_size'])

    # в таблице динамики ltv оставляем только нужный лайфтайм

    ltv_history = ltv_history.drop(columns=['cohort_size'])[[horizon - 1]]

 

    # стоимость привлечения запишем в отдельный фрейм

    cac_history = roi_history[['cac']]

 

    # из таблицы roi исключаем размеры когорт и cac

    roi = roi.drop(columns=['cohort_size', 'cac'])

    # в таблице динамики roi оставляем только нужный лайфтайм

    roi_history = roi_history.drop(columns=['cohort_size', 'cac'])[

        [horizon - 1]

    ]

 

    # первый график — кривые ltv

    ax1 = plt.subplot(2, 3, 1)

    ltv.T.plot(grid=True, ax=ax1)

    plt.legend()

    plt.xlabel('Лайфтайм')

    plt.title('LTV')

 

    # второй график — динамика ltv

    ax2 = plt.subplot(2, 3, 2, sharey=ax1)

    # столбцами сводной таблицы станут все столбцы индекса, кроме даты

    columns = [name for name in ltv_history.index.names if name not in ['dt']]

    filtered_data = ltv_history.pivot_table(

        index='dt', columns=columns, values=horizon - 1, aggfunc='mean'

    )

    filter_data(filtered_data, window).plot(grid=True, ax=ax2)

    plt.xlabel('Дата привлечения')

    plt.title('Динамика LTV пользователей на {}-й день'.format(horizon))

 

    # третий график — динамика cac

    ax3 = plt.subplot(2, 3, 3, sharey=ax1)

    # столбцами сводной таблицы станут все столбцы индекса, кроме даты

    columns = [name for name in cac_history.index.names if name not in ['dt']]

    filtered_data = cac_history.pivot_table(

        index='dt', columns=columns, values='cac', aggfunc='mean'

    )

    filter_data(filtered_data, window).plot(grid=True, ax=ax3)

    plt.xlabel('Дата привлечения')

    plt.title('Динамика стоимости привлечения пользователей')

 

    # четвёртый график — кривые roi

    ax4 = plt.subplot(2, 3, 4)

    roi.T.plot(grid=True, ax=ax4)

    plt.axhline(y=1, color='red', linestyle='--', label='Уровень окупаемости')

    plt.legend()

    plt.xlabel('Лайфтайм')

    plt.title('ROI')

 

    # пятый график — динамика roi

    ax5 = plt.subplot(2, 3, 5, sharey=ax4)

    # столбцами сводной таблицы станут все столбцы индекса, кроме даты

    columns = [name for name in roi_history.index.names if name not in ['dt']]

    filtered_data = roi_history.pivot_table(

        index='dt', columns=columns, values=horizon - 1, aggfunc='mean'

    )

    filter_data(filtered_data, window).plot(grid=True, ax=ax5)

    plt.axhline(y=1, color='red', linestyle='--', label='Уровень окупаемости')

    plt.xlabel('Дата привлечения')

    plt.title('Динамика ROI пользователей на {}-й день'.format(horizon))

 

    plt.tight_layout()

    plt.show()