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Comprender la eficacia de las campañas de marketing

Imagina que eres un vendedor digital que analiza los datos de una campaña reciente para comprender qué estilo de mensaje y qué hora del día producen las mayores conversiones. Este análisis es crucial para orientar futuras estrategias de marketing, garantizando que tus mensajes lleguen a los clientes potenciales cuando es más probable que participen. En este ejercicio, trabajas con un conjunto de datos que ofrece los resultados de diferentes estilos de mensajería ('Casual' frente a 'Formal') y horas del día ('Morning' frente a 'Evening') sobre las tasas de conversión, un escenario habitual en el análisis de datos de marketing.

Los datos se han cargado para ti como un DataFrame llamado marketing_data, y pandas se carga como pd.

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño experimental en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea una tabla dinámica con 'Messaging_Style' como índice y 'Time_of_Day' como columnas, calculando la media de Conversions.
  • Imprime esta tabla dinámica.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
Editar y ejecutar código