Visualiser les dépenses des utilisateurs
Récemment, l'équipe Produit a apporté d'importants changements aux applications Android et iOS. Elle n'a pas d'inquiétudes particulières quant à l'impact de ces modifications, mais souhaite que vous surveilliez les données pour vous assurer qu'elles ne nuisent pas au chiffre d'affaires. De plus, l'équipe pense que certains de ces changements pourraient affecter davantage les utilisatrices que les utilisateurs.
Dans cet exercice, vous allez tracer le chiffre d'affaires mensuel pour l'un des produits mis à jour et en évaluer les résultats.
Le jeu de données user_revenue, contenant 'device', 'gender', 'country', 'date' et 'revenue', a été chargé. Il a été groupé par mois, appareil et genre. Notez qu'ici, une colonne 'month' a été extraite de la colonne 'date'.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analytics client et A/B Testing en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Faites un pivot de
user_revenuede sorte que'month'soit utilisé comme lignes (index),'device'et'gender'commecolumns, et'revenue'commevalues. - Supprimez la première et la dernière ligne du DataFrame après le pivot pour éviter que des discontinuités ne biaisent les résultats. Cela a été fait pour vous.
- Tracez
pivoted_dataà l'aide de sa méthode.plot().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Pivot user_revenue
pivoted_data = pd.pivot_table(user_revenue, values =_____, columns=['device', _____], index='month')
pivoted_data = pivoted_data[1:(len(pivoted_data) -1 )]
# Create and show the plot
pivoted_data.____
plt.show()