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Kauf-Flow

Nach den Sign-ups modellieren wir den Prozess der Umsatzgenerierung. Sobald sich ein Kunde angemeldet hat, entscheidet er, ob er etwas kauft oder nicht – ein natürlicher Kandidat für eine binomiale Zufallsvariable. Gehen wir davon aus, dass 10 % der Sign-ups zu einem Kauf führen.

Obwohl Kunden mehrere Käufe tätigen können, nehmen wir der Einfachheit halber einen Kauf an. Der Kaufwert ließe sich mit einer beliebigen stetigen Zufallsvariable modellieren, ein guter Kandidat ist die exponentielle Zufallsvariable. Angenommen, wir wissen, dass der durchschnittliche Kaufwert pro Kunde bei etwa 1.000 $ liegt. Diese Information nutzen wir, um die Zufallsvariable purchase_values zu erstellen. Der Umsatz ist dann einfach die Summe aller Kaufwerte.

Die Variablen ct_rate, su_rate und die Funktion get_signups() aus der letzten Übung sind für dich vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistische Simulation in Python

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Anleitung zur Übung

  • Modelliere purchases als binomiale Zufallsvariable mit p=0.1.
  • Modelliere purchase_values als exponentielle Zufallsvariable mit scale=1000 und der passenden size.
  • Hänge an rev die Summe von purchase_values an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

def get_revenue(signups):
    rev = []
    np.random.seed(123)
    for s in signups:
        # Model purchases as binomial, purchase_values as exponential
        purchases = ____(s, p=____)
        purchase_values = ____
        
        # Append to revenue the sum of all purchase values.
        rev.append(____)
    return rev

print("Simulated Revenue = ${}".format(get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, 1))[0]))
Code bearbeiten und ausführen