고객 주문 데이터를 준비합니다.
주문 날짜와 고객 식별 정보가 필수로 포함되어 있어야 합니다.
저는 고객 ID를 고객 식별 정보로 사용하겠습니다. ID가 없다면 전화번호나 이메일 주소 등 고객을 식별할 수 있는 고유한 정보로 활용하면 됩니다.

고객 식별 정보와 주문 날짜를 통해서 각 고객별로 첫 주문 날짜를 계산합니다.

주문 날짜와 첫 주문 날짜 비교를 통해 재구매 여부를 계산합니다.

주문 날짜와 첫 주문 날짜에서 각각 년-월 부분만 추출합니다.

첫 주문 날짜로부터 주문 날짜까지의 경과 기간(개월)을 계산합니다.

피봇 테이블을 생성하고, 첫 주문 날짜(년-월)의 첫 주문 고객수를 계산합니다.

다른 피봇 테이블을 생성하고, 경과 기간(개월)을 열에 추가하여 재주문 고객수를 계산합니다.

첫 주문 날짜(년-월)로 그룹화하고, 경과 기간(개월) 별로 재주문율을 계산합니다.

경과 기간(개월)의 평균 재주문율을 계산합니다.