Всё началось с того, что я бросил вызов и принял участие в соревновании. Дело в в том, что вес у меня заоблачный и, конечно, хочется его серьезно сбросить.

Раньше был опыт избавления от 20 кг, но потом, из-за отсутствия мотивации, много вернулось обратно. В этот раз, чтобы мотивация была серьезной, я бросил вызов другому человеку и взялся за дело.

Как-то читая книгу Тима Ферриса “Тело за 4 часа” я нашел интересную рекомендацию — сделать таблицу с графиком, чтобы было видно прогресс изменения веса.

Я нашел эту таблицу и быстренько сделал её вместе с графиком в Google Docs:



Данные истинные.



Делая график я вдруг задал себе вопрос: а почему бы не попытаться применить здесь когортный анализ?

Вы наверняка уже видели таблицы и графики когортного анализа. Они представляют из себя треугольники и кучу линий, которые неподготовленному человеку трудно понять.

Ходит даже мнение, что когортные анализ — это слишком сложно и в реальности он бесполезен.

Общаясь как-то с коллегой по работе я даже услышал от него такую фразу: когортный анализ применим ТОЛЬКО когда у тебя есть множество объектов. Если ты измеряешь один объект, то когортный анализ не применим вообще.

Такое точно не могли сойти ему с рук :-) и я решил сделать когортный анализ для своего случая: для меня, одного человека, измеряющего собственный вес во время соревнования.

Выделяем когорты

Когорты — это произвольные объекты, имеющие дату рождения.

Собственно, когортами могут быть как пользователи, так и что угодно другое. Главное, чтобы мы знали когда это родилось.

В моём случае в качестве объекта выступил вес, т.к. у него явно присутствовала дата рождения — дата измерения / снятия показания.

Когорта группирует объекты по какому-либо признаку. В моём случае в качестве когорты выступила группировка измерений по неделям:



Неделя считается функцией =ISOWEEKNUM(дата измерения)

Разобравшись с когортами, следующий шаг — понять, а что, собственно, с помощью них анализировать.

Что анализировать с помощью когорт

Я долго искал аналогию для использования когорт.

В своё время было сделано много попыток объяснить суть когорт, но большинство из них заканчивались не очень успешно, т.к. когорты сами по себе вещь довольно искусственная и представить их в голове трудно.

Думаю, одна из лучших аналогий для когорт — это сезонность.

Например, сезонность бизнеса — это когда в определенные моменты (сезоны) товары продаются лучше или хуже.

Сезонность определяется сравнением периодов (обычно годов) между собой.

Все мы знаем, что на Новый Год у нас в стране приходится пик продаж. Это сезонный пик.

Вам же не составит труда представить годовой график сезонности продаж, верно? Когорты действуют аналогично. Использовать их для анализа сезонности — самое то.

Естественно, везде есть свои особенности. Когорты для пользователей будут работать немного по-другому, нежели для моего случая с весом. Но суть от этого не меняется. Если сказать другими словами, то когортный анализ показывает поведение объектов.

Итак, поведение чего можно проанализировать в случае, если измеряется мой вес?

Ну, например, поведение меня самого. Т.к. когорты разбиты по неделям, то когортный анализ будет показывать как я веду себя на неделе.

Веду = как я сбрасываю вес в течение недели.

Для этого добавляем в таблицу колонку “дельта” (изменение веса по сравнению с прошлым днем) и “номер дня недели” (от 1 до 7):



Номер дня недели =WEEKDAY(дата измерения;2)

Проводим когортный анализ

Когортный анализ легко проводится с помощью Сводных Таблиц. Они есть и в Excel и в Google Docs (выделяем нужные столбы, затем Данные/Сводная таблица..).

Вот, что получаем:



Колонки — номера дней недели. Строки — когорты (номера недель).

“Итого справа” показывает среднее изменение веса по неделям. “Итого снизу” показывает среднюю дельту по дням недели.

Каждая строка показывает как менялся мой вес по неделям и позволяет сравнить недели между собой.

Теперь по этой таблице строим график:



Жирная зеленая линия показывает “Итого снизу” — среднюю дельту по дням. Остальные цветные линии — значения каждой когорты (недели).

По сути этот график — типичный пример графика сезонности, только вместо годов между собой сравниваются недели.

Зеленая линия показывает моё типичное поведение на неделе — в какие дня я обычно сбрасываю вес и в какие набираю.

Видно, что в выходные я конкретно отжираюсь. И это действительно так. Суббота у меня разгрузочный день. В воскресенье же активно сбрасываю набранный вес, но явно делаю это недостаточно активно.

Моя задача — сделать график как можно ровнее, чтобы он превратился в горизонтальную линию в отрицательной области. Это будет обозначать, что я не нарушаю правил и у меня всё в порядке со сбросом веса.

Можно изменить тип графика и представить его немного в другом виде:



Зеленые столбцы — это то же, что на предыдущем графике зеленая линия. Мне просто кажется, что так её лучше видно.

Вывод

Собственно, я хотел увидеть своё поведение на неделе — я его увидел. И понял что, когда и как мне надо менять.

Вот так я применил когортный анализ для своего соревнования. Жду-недождусь, когда заполню таблицу еще большим количеством данных и сделаю мою зеленую линию ровной.

На самом деле, когортный анализ — не замена привычных нам графиков срезов или средних. Это просто другой взгляд на тот же самый объект.

Когорты — это взгляд на типичное поведение (сезонность) анализируемого объекта.

Как видите, в когортах на самом деле нет ничего сложно и их вполне можно самостоятельно посчитать и проанализировать в Excel и даже Google Docs.

Можете сами посмотреть на таблицу, которую я сделал в GDocs.

Если статья принесла Вам пользу, буду благодарен за лайк и репост.