Tester et visualiser la fonction de conversion

Vous avez fait le gros du travail en créant votre fonction de taux de conversion — il est maintenant temps de la mettre à l'épreuve ! L'automatisation de vos analyses peut être longue au départ, mais c'est ici que l'investissement porte fruit.

Dans cet exercice, vous verrez à quelle vitesse vous pouvez calculer le taux de conversion, une tâche qui, dans les leçons précédentes, exigeait plusieurs étapes. En automatisant les parties répétitives de votre travail, vous pourrez consacrer plus de temps à des analyses plus complexes.

Cette activité fait partie du cours

Analyser des campagnes marketing avec pandas

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Instructions de l’exercice

Utilisez votre fonction conversion_rate() pour calculer le taux de conversion dans marketing par date_served et age_group, puis enregistrez les résultats dans age_group_conv.
Désempilez age_group_conv avec un niveau égal à 1 et encapsulez le tout dans un appel à pd.DataFrame() pour créer age_group_df.
Créez un graphique linéaire pour afficher vos résultats à partir de age_group_df.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate conversion rate by age_group
age_group_conv = ____(____, ['date_served', ____])
print(age_group_conv)

# Unstack and create a DataFrame
age_group_df = ____(age_group_conv.____)

# Visualize conversion by age_group
age_group_df____
plt.title('Conversion rate by age group\n', size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Age group', size = 14)
plt.show()

Modifier et exécuter le code