Mettre en place des indices de conversion

Maintenant que vous avez confirmé que la langue est bel et bien la cause du problème de conversion des annonces internes (House Ads), les parties prenantes veulent savoir combien d'abonné·e·s ont été perdu·e·s à cause de ce bogue.

Dans cet exercice, vous allez indexer les taux de conversion des langues non anglaises par rapport au taux de conversion en anglais pour la période précédant l'apparition du bogue de langue.

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Analyser des campagnes marketing avec pandas

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Instructions de l’exercice

Créez un nouveau DataFrame, house_ads_bug, qui contient uniquement les lignes de house_ads dont la valeur de 'date_served' est antérieure à '2018-01-11'.
Utilisez votre fonction conversion_rate() sur le DataFrame house_ads_bug et la colonne 'language_displayed'.
En utilisant la ligne appropriée, divisez les colonnes Spanish, Arabic et German de lang_conv par la colonne English.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate pre-error conversion rate
house_ads_bug = ____[____['____'] < '____']
lang_conv = ____

# Index other language conversion rate against English
spanish_index = ____/____
arabic_index = ____/____
german_index = ____/____

print("Spanish index:", spanish_index)
print("Arabic index:", arabic_index)
print("German index:", german_index)

Modifier et exécuter le code