{
  "id": 102087,
  "title": "Porcentaje de usuarios con eventos por mes bajo entre Julio y Octubre",
  "url": "/competitions/banco-galicia-dataton-2019/discussion/102087",
  "author_name": "",
  "post_date": "2019-07-30T23:50:05.716698400Z",
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  "content": "<p>Revisando la estacionalidad de los eventos me encontré con esta situación. \nEs posible que falten eventos? Es intencional?</p>\n\n<p>Les dejo mi código:</p>\n\n<p><code>import pandas as pd</code>\n<code>from matplotlib import pyplot as plt</code>\n<code>data = pd.read_csv(\"../input/pageviews.csv\",parse_dates=[\"FEC_EVENT\"])</code>\n<code>data[\"month\"] = data.FEC_EVENT.dt.month</code>\n<code>(data.groupby([\"month\"]).USER_ID.nunique() / data.USER_ID.nunique()).plot(kind=\"bar\")</code>\n<code>plt.show()</code></p>\n\n<p><img src=\"https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F975107%2F6fa57982206f6c4c079ff28bc1f5a0d2%2Findex.png?generation=1564530507989120&amp;alt=media\" alt=\"\"></p>\n\n<p>Muchas Gracias</p>",
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    {
      "id": "588695",
      "postDate": "07/30/2019 23:50:05",
      "content": "<p>Revisando la estacionalidad de los eventos me encontré con esta situación. \nEs posible que falten eventos? Es intencional?</p>\n\n<p>Les dejo mi código:</p>\n\n<p><code>import pandas as pd</code>\n<code>from matplotlib import pyplot as plt</code>\n<code>data = pd.read_csv(\"../input/pageviews.csv\",parse_dates=[\"FEC_EVENT\"])</code>\n<code>data[\"month\"] = data.FEC_EVENT.dt.month</code>\n<code>(data.groupby([\"month\"]).USER_ID.nunique() / data.USER_ID.nunique()).plot(kind=\"bar\")</code>\n<code>plt.show()</code></p>\n\n<p><img src=\"https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F975107%2F6fa57982206f6c4c079ff28bc1f5a0d2%2Findex.png?generation=1564530507989120&amp;alt=media\" alt=\"\"></p>\n\n<p>Muchas Gracias</p>",
      "rawMarkdown": "Revisando la estacionalidad de los eventos me encontré con esta situación. \nEs posible que falten eventos? Es intencional?\n\nLes dejo mi código:\n\n`import pandas as pd`\n`from matplotlib import pyplot as plt`\n`data = pd.read_csv(\"../input/pageviews.csv\",parse_dates=[\"FEC_EVENT\"])`\n`data[\"month\"] = data.FEC_EVENT.dt.month`\n`(data.groupby([\"month\"]).USER_ID.nunique() / data.USER_ID.nunique()).plot(kind=\"bar\")`\n`plt.show()`\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F975107%2F6fa57982206f6c4c079ff28bc1f5a0d2%2Findex.png?generation=1564530507989120&amp;alt=media)\n\nMuchas Gracias",
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    {
      "id": "590274",
      "postDate": "08/02/2019 01:44:52",
      "content": "<p>Es un rango de USER_ID's que desaparece en ese período y después vuelve. No es que no se hayan conectado, ya que aparecen en esos meses en el dataset de conversiones.</p>\n\n<p>Está para tener en cuenta a la hora de armar un set de validación.</p>",
      "rawMarkdown": "Es un rango de USER_ID's que desaparece en ese período y después vuelve. No es que no se hayan conectado, ya que aparecen en esos meses en el dataset de conversiones.\n\nEstá para tener en cuenta a la hora de armar un set de validación.",
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    {
      "id": "592774",
      "postDate": "08/05/2019 19:50:52",
      "content": "<p>Vean este topic <a href=\"https://www.kaggle.com/c/banco-galicia-dataton-2019/discussion/102892\">este topic</a>, hay un nuevo archivo de datos adicionales.  </p>",
      "rawMarkdown": "Vean este topic [este topic](https://www.kaggle.com/c/banco-galicia-dataton-2019/discussion/102892), hay un nuevo archivo de datos adicionales.",
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  "comments": [
    {
      "id": 590274,
      "author_name": "danisz",
      "author_url": "",
      "post_date": "08/02/2019 01:44:52",
      "content": "<p>Es un rango de USER_ID's que desaparece en ese período y después vuelve. No es que no se hayan conectado, ya que aparecen en esos meses en el dataset de conversiones.</p>\n\n<p>Está para tener en cuenta a la hora de armar un set de validación.</p>",
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      "author_name": "nickel",
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      "post_date": "08/05/2019 19:50:52",
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    "588695": "Revisando la estacionalidad de los eventos me encontré con esta situación. \nEs posible que falten eventos? Es intencional?\n\nLes dejo mi código:\n\n`import pandas as pd`\n`from matplotlib import pyplot as plt`\n`data = pd.read_csv(\"../input/pageviews.csv\",parse_dates=[\"FEC_EVENT\"])`\n`data[\"month\"] = data.FEC_EVENT.dt.month`\n`(data.groupby([\"month\"]).USER_ID.nunique() / data.USER_ID.nunique()).plot(kind=\"bar\")`\n`plt.show()`\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F975107%2F6fa57982206f6c4c079ff28bc1f5a0d2%2Findex.png?generation=1564530507989120&amp;alt=media)\n\nMuchas Gracias",
    "590274": "Es un rango de USER_ID's que desaparece en ese período y después vuelve. No es que no se hayan conectado, ya que aparecen en esos meses en el dataset de conversiones.\n\nEstá para tener en cuenta a la hora de armar un set de validación.",
    "592774": "Vean este topic [este topic](https://www.kaggle.com/c/banco-galicia-dataton-2019/discussion/102892), hay un nuevo archivo de datos adicionales."
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