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Experimentelle Einheiten: Umsatz pro User-Tag

Wir wollen prüfen, was passiert, wenn wir unserer App eine verbrauchsbasierte Paywall hinzufügen. Eine Paywall ist eine Funktion einer Website oder anderer Technologie, bei der Nutzer zahlen müssen, um zusätzliche Inhalte oder Dienste zu erhalten.

Hier übst du, experimentelle Einheiten und Basiswerte im Zusammenhang mit unserer verbrauchsbasierten Paywall zu berechnen. Beides misst den Umsatz nur bei Nutzern, die eine Paywall gesehen haben. Deine Aufgabe ist es, den Umsatz pro User-Tag zu berechnen, wobei der User-Tag die experimentelle Einheit ist.

Der Datensatz purchase_data wurde für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Customer Analytics und A/B-Testing mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Extrahiere den Wert "day" aus dem date-Zeitstempel wie im Video gezeigt: Verwende .date.dt.floor('d').
  • Ersetze, um die Berechnungen zu vereinfachen, NaN-Werte in purchase_data.price durch 0 mit der Methode np.where().
  • Ermittle schließlich den durchschnittlich gezahlten Betrag pro User-Tag unter den Paywall-Betrachtern. Dafür musst du die Daten zunächst nach 'uid' und 'date' aggregieren; das ist bereits für dich erledigt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Extract the 'day'; value from the timestamp
purchase_data.date = purchase_data.____

# Replace the NaN price values with 0 
purchase_data.price = np.where(np.isnan(purchase_data.price), ____, purchase_data.price)

# Aggregate the data by 'uid' & 'date'
purchase_data_agg = purchase_data.groupby(by=['uid', 'date'], as_index=False)
revenue_user_day = purchase_data_agg.sum()

# Calculate the final average
revenue_user_day = revenue_user_day.price.____()
print(revenue_user_day)
Code bearbeiten und ausführen