Konversionsfunktion testen und visualisieren

Du hast die schwere Arbeit erledigt und deine Funktion für die Konversionsrate gebaut – jetzt ist es Zeit, sie zu testen! Analysen zu automatisieren kostet anfangs Zeit, aber hier zahlt es sich aus.

In dieser Übung siehst du, wie schnell du die Konversionsrate berechnen kannst – eine Aufgabe, die in früheren Lektionen mehrere Schritte benötigte. Indem du die sich wiederholenden Teile deiner Arbeit automatisierst, kannst du mehr Zeit in komplexe Analysen stecken.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

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Anleitung zur Übung

Verwende deine Funktion conversion_rate(), um die Konversionsrate in marketing nach date_served und age_group zu berechnen, und speichere die Ergebnisse in age_group_conv.
Unstacke age_group_conv auf Level 1 und wickle das in einen Aufruf von pd.DataFrame() ein, um age_group_df zu erstellen.
Erstelle ein Liniendiagramm, um deine Ergebnisse aus age_group_df anzuzeigen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Calculate conversion rate by age_group
age_group_conv = ____(____, ['date_served', ____])
print(age_group_conv)

# Unstack and create a DataFrame
age_group_df = ____(age_group_conv.____)

# Visualize conversion by age_group
age_group_df____
plt.title('Conversion rate by age group\n', size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Age group', size = 14)
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen