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Parcours d'achat

Après les inscriptions, modélisons le processus de génération des revenus. Une fois qu'une cliente ou un client s'est inscrit, il décide s'il effectue un achat ou non — un excellent candidat pour une V.A. binomiale. Supposons que 10 % des inscriptions mènent à un achat.

Même si les clients peuvent faire plusieurs achats, supposons un seul achat. La valeur d'un achat peut être modélisée par n'importe quelle V.A. continue, mais la V.A. exponentielle est un bon choix. Supposons que la valeur d'achat par client se situe en moyenne autour de 1 000 $. Nous utilisons cette information pour créer la V.A. purchase_values. Le revenu correspond alors simplement à la somme de toutes les valeurs d'achat.

Les variables ct_rate, su_rate et la fonction get_signups() de l'exercice précédent sont déjà chargées pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Simulation statistique en Python

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Instructions de l’exercice

  • Modélisez purchases comme une V.A. binomiale avec p=0.1.
  • Modélisez purchase_values comme une V.A. exponentielle avec scale=1000 et la valeur de size appropriée.
  • Ajoutez à rev la somme de purchase_values.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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]))
Modifier et exécuter le code