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Calcular un pronóstico alternativo para Netflix

Las suposiciones originales son las siguientes: el número total de suscriptores con una tasa de acierto del 78% da como resultado 39.000 suscriptores. Usamos esto para construir las cifras del pronóstico.

Sin embargo, se ha recalculado la tasa de acierto de 2019 con una probabilidad del 65%, y la dirección nos ha pedido que hagamos un pronóstico ajustado basado en este valor.

La relación entre suscriptores y ventas es de 1 suscriptor por 0,46 USD en ventas, definida en la variable sales_subs_ratio. Además, también se han establecido las variables del número de suscriptores por punto porcentual (n_subscribers_per_pp) y nuestro cálculo previo de forecast1.

Este ejercicio forma parte del curso

Financial Forecasting in Python

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Set the proportion of successes to 65%
pct_success2 = ____

# Calculate the number of subscribers
n_subscribers2 = ___

# Calculate the new forecast
forecast2 = ____ * ____
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