Conversion von House Ads nach Sprache

Nachdem du natürliche Schwankungen je nach Wochentag als Ursache für die sinkende Conversion von House Ads ausgeschlossen hast, schaust du dir jetzt die Conversion nach Sprache im Zeitverlauf an. Vielleicht passt die neue Marketingkampagne nicht breit genug über verschiedene Kulturen hinweg.

Im Idealfall berücksichtigt das Marketingteam kulturelle Unterschiede, bevor eine Kampagne startet. Aber manchmal passieren Fehler, und dann ist es deine Aufgabe, die Ursache zu finden. Oft sind Data Scientists die erste Verteidigungslinie, um herauszufinden, was bei einer Kampagne schiefgelaufen ist. Deine Aufgabe ist es, kreativ zu denken und die Ursache zu identifizieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Marketingkampagnen mit pandas analysieren

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Anleitung zur Übung

Erstelle einen neuen DataFrame house_ads, indem du die Zeilen aus marketing isolierst, bei denen marketing_channel gleich 'House Ads' ist.
Führe deine Funktion conversion_rate() auf dem DataFrame house_ads aus und gruppiere nach date_served und language_displayed.
Verwende die Funktion plotting_conv() auf conv_lang_df, um deine Ergebnisse anzuzeigen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Isolate the rows where marketing channel is House Ads
house_ads = ____

# Calculate conversion by date served, and language displayed
conv_lang_channel = ____

# Unstack conv_lang_channel
conv_lang_df = pd.DataFrame(conv_lang_channel.unstack(level=1))

# Use your plotting function to display results
____

Code bearbeiten und ausführen