Flujo de compra

Después de los registros, vamos a modelar el proceso de generación de ingresos. Una vez que el cliente se registra, decide si compra o no: un candidato natural para una V.A. binomial. Supongamos que el 10% de los registros terminan en una compra.

Aunque los clientes pueden hacer muchas compras, supondremos una única compra. El valor de la compra puede modelarse con cualquier V.A. continua, pero una buena candidata es la V.A. exponencial. Supón que sabemos que el valor de compra por cliente ha promediado unos 1000 $. Usamos esta información para crear la V.A. purchase_values. Los ingresos, entonces, son simplemente la suma de todos los valores de compra.

Las variables ct_rate, su_rate y la función get_signups() del ejercicio anterior están precargadas para ti.

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Simulación estadística en Python

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Instrucciones del ejercicio

Modela purchases como una V.A. binomial con p=0.1.
Modela purchase_values como una V.A. exponencial con scale=1000 y el size apropiado.
Añade a rev la suma de purchase_values.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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]))

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