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Ausgaben der Nutzer visualisieren

Kürzlich hat das Product-Team große Änderungen an den Android- und iOS-Apps vorgenommen. Es gibt keine direkten Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen, aber du sollst die Daten beobachten, um sicherzustellen, dass die Änderungen den Umsatz nicht beeinträchtigen. Außerdem geht das Product-Team davon aus, dass einige dieser Änderungen weibliche Nutzer stärker betreffen könnten als männliche.

In dieser Übung visualisierst du den monatlichen Umsatz für eines der aktualisierten Produkte und bewertest die Ergebnisse.

Der Datensatz user_revenue mit den Spalten 'device', 'gender', 'country', 'date' und 'revenue' wurde geladen. Er wurde nach Monat, Gerät und Geschlecht gruppiert. Beachte, dass hier eine Spalte 'month' aus der Spalte 'date' extrahiert wurde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Customer Analytics und A/B-Testing mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein Pivot von user_revenue, sodass wir 'month' als Zeilen (index), 'device' und 'gender' als columns und 'revenue' als values haben.
  • Entferne nach dem Pivot die erste und die letzte Zeile des DataFrames, um zu vermeiden, dass Diskontinuitäten die Ergebnisse verfälschen. Das wurde bereits für dich erledigt.
  • Plot pivoted_data mit seiner .plot()-Methode.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Pivot user_revenue
pivoted_data = pd.pivot_table(user_revenue, values =_____, columns=['device', _____], index='month')
pivoted_data = pivoted_data[1:(len(pivoted_data) -1 )]

# Create and show the plot
pivoted_data.____
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen