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
Instrucciones de ejercicio
- Crea una tabla dinámica con
'Messaging_Style'como índice y'Time_of_Day'como columnas, calculando la media deConversions. - Imprime esta tabla dinámica.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
values='____',
index='____',
columns='____',
aggfunc='____')
# View the pivoted results
print(____)