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Comprendre l'efficacité des campagnes de marketing

Imaginez que vous êtes un spécialiste du marketing numérique et que vous analysez les données d'une campagne récente pour comprendre quel style de message et à quelle heure de la journée vous obtenez le plus grand nombre de conversions. Cette analyse est cruciale pour orienter les futures stratégies de marketing, en veillant à ce que vos messages atteignent les clients potentiels au moment où ils sont le plus susceptibles de s'engager. Dans cet exercice, vous travaillez avec un ensemble de données qui donne les résultats de différents styles de messages ('Casual' contre 'Formal') et heures de la journée ('Morning' contre 'Evening') sur les taux de conversion, un scénario courant dans l'analyse des données marketing.

Les données ont été chargées pour vous sous la forme d'un DataFrame nommé marketing_data, et pandas est chargé sous la forme de pd.

Cet exercice fait partie du cours

Conception expérimentale en Python

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Instructions

  • Créez un tableau croisé dynamique avec 'Messaging_Style' comme index et 'Time_of_Day' comme tableaux, en calculant la moyenne de Conversions.
  • Imprimez ce tableau croisé dynamique.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
Modifier et exécuter le code