Business Case mit kumulativer-Gewinne-Kurve
Mit dem kumulativen Gewinngraphen lässt sich abschätzen, wie viele Spender du ansprechen solltest, um einen bestimmten Gewinn zu erzielen. Der Graph zeigt, welcher Prozentsatz aller Ziele erreicht wird, wenn ein bestimmter Prozentsatz der Population adressiert wird. Kennt man die Belohnung einer Kampagne, folgt daraus leicht, wie viele Spender adressiert werden sollten, um einen bestimmten Gewinn zu erreichen.
In dieser Übung berechnest du, wie viele Spender du ansprechen solltest, um einen Gewinn von 30.000 Euro zu erzielen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Predictive Analytics mit Python
Anleitung zur Übung
- Zeichne die kumulative-Gewinne-Kurve. Die Vorhersagen stehen in
predictions_test, die wahren Zielwerte intargets_test. - Nimm an, die Kampagne kostet 0 Euro und die Belohnung pro adressiertem Ziel beträgt 50 Euro. Trage ein, wie viele Ziele erreicht werden müssen, um 30.000 Euro Gewinn zu erzielen.
- Es gibt insgesamt 1000 Ziele. Trage ein, welcher Prozentsatz der Ziele adressiert werden sollte.
- Nutze die kumulative-Gewinne-Kurve, um zu bestimmen, welcher Prozentsatz der Population adressiert werden sollte. Runde auf eine Nachkommastelle.
- Angenommen, die Population besteht aus 10.000 Spendern: Trage ein, wie viele Spender adressiert werden sollten.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot the cumulative gains
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(____, ____)
plt.show()
# Number of targets you want to reach
number_targets_toreach = ____ / ____
perc_targets_toreach = ____ / ____
cumulative_gains = ____
number_donors_toreach = ____ * ____
print(number_donors_toreach)