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Unités expérimentales : revenu par jour-utilisateur

Nous allons analyser l’impact de l’ajout d’un paywall consommable à notre application. Un paywall est une fonctionnalité d’un site web ou d’une technologie qui demande aux utilisateurs un paiement pour accéder à du contenu ou des services supplémentaires.

Ici, vous allez vous entraîner à calculer des unités expérimentales et des valeurs de référence liées à notre paywall consommable. Les deux ne mesurent les revenus que parmi les utilisateurs ayant vu un paywall. Votre objectif est de calculer le revenu par jour‑utilisateur, en utilisant le jour‑utilisateur comme unité expérimentale.

Le jeu de données purchase_data a été chargé pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Analytics client et A/B Testing en Python

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Instructions

  • Extrayez la valeur « day » à partir de l’horodatage date comme vu dans la vidéo : avec .date.dt.floor('d').
  • Pour faciliter les calculs, remplacez les valeurs NaN de purchase_data.price par 0 en utilisant la méthode np.where().
  • Enfin, calculez le montant moyen payé par jour‑utilisateur parmi les personnes ayant vu un paywall. Pour cela, il faut d’abord agréger les données par 'uid' et 'date', ce qui a été fait pour vous.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Extract the 'day'; value from the timestamp
purchase_data.date = purchase_data.____

# Replace the NaN price values with 0 
purchase_data.price = np.where(np.isnan(purchase_data.price), ____, purchase_data.price)

# Aggregate the data by 'uid' & 'date'
purchase_data_agg = purchase_data.groupby(by=['uid', 'date'], as_index=False)
revenue_user_day = purchase_data_agg.sum()

# Calculate the final average
revenue_user_day = revenue_user_day.price.____()
print(revenue_user_day)
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