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Comprendre l’efficacité d’une campagne marketing

Imaginez que vous êtes un ou une spécialiste du marketing digital analysant les données d’une récente campagne pour déterminer quel style de message et quel moment de la journée génèrent le plus de conversions. Cette analyse est essentielle pour guider vos futures stratégies marketing, afin que vos messages atteignent les clients potentiels au moment où ils sont le plus susceptibles d’interagir. Dans cet exercice, vous travaillez avec un jeu de données présentant les résultats de différents styles de message ('Casual' contre 'Formal') et moments de la journée ('Morning' contre 'Evening') sur les taux de conversion, un scénario courant en analyse de données marketing.

Les données ont été chargées pour vous dans un DataFrame nommé marketing_data, et pandas est importé sous l’alias pd.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Conception expérimentale en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

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

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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