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Taux de conversion des publicités internes

L’équipe en charge des publicités internes s’inquiète d’irrégularités observées sur le taux de conversion. Il est courant que des parties prenantes vous signalent des variations sur des indicateurs. En tant que data scientist, votre rôle est de déterminer si ces changements relèvent de fluctuations normales ou s’ils nécessitent une analyse plus approfondie.

Dans cet exercice, vous allez tester vos fonctions conversion_rate() et plotting_conv() sur marketing en observant le taux de conversion par 'date_served' et 'marketing_channel'.

Cet exercice fait partie du cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Calculate conversion rate by date served and channel
daily_conv_channel = ____

print(daily_conv_channel.head())
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