Tester et visualiser la fonction de conversion
Vous avez fait le plus dur en créant votre fonction de taux de conversion — il est temps de la tester ! Automatiser vos analyses peut prendre du temps au départ, mais c’est là que tout devient payant.
Dans cet exercice, vous verrez à quelle vitesse vous pouvez calculer le taux de conversion. Une tâche qui, dans les leçons précédentes, nécessitait plusieurs étapes. En automatisant les parties répétitives de votre travail, vous pourrez consacrer plus de temps à des analyses complexes.
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing Marketing Campaigns with pandas
Instructions
- Utilisez votre fonction
conversion_rate()pour calculer le taux de conversion dansmarketingpardate_servedetage_group, et stockez les résultats dansage_group_conv. - Désempilez
age_group_convau niveau égal à 1 et encapsulez le tout dans un appel àpd.DataFrame()pour créerage_group_df. - Créez un graphique linéaire pour afficher les résultats de
age_group_df.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()