Analyser les différentes cohortes
Pour conclure cette leçon, vous allez tracer par 'country', puis par 'device', et examiner les résultats. Idéalement, vous observerez la hausse mesurée dans tous les groupes, comme prévu. Cela indiquerait que le changement est bien la cause de la hausse, et non un autre événement qui affecterait le taux d’achat.
Cet exercice fait partie du cours
Analytics client et A/B Testing en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Plot the average first week purchases for each country by registration date
country_pivot.plot(x='____', y=['____', '____', '____', '____', '____', '____'])
plt.show()