डेली conversion rate वाला DataFrame बनाना
समय के साथ ट्रेंड समझने के लिए, आप एक नया DataFrame बनाएँगे जिसमें हर दिन का conversion rate शामिल होगा. आप वही चरण अपनाएँगे जो आपने पहले ओवरऑल conversion rate निकालते समय किए थे, बस इस बार यूज़र के सब्सक्राइब करने की तारीख के अनुसार भी ग्रुप करेंगे.
डेली conversion rate देखना ज़रूरी है ताकि यह समझा जा सके कि किसी खास दिन का conversion rate अच्छा था या नहीं. इसके अलावा, समय के साथ conversion rate देखने से ऐसे ट्रेंड सामने आते हैं, जैसे rate का धीरे-धीरे कम होना. ऐसे ट्रेंड्स को जितनी जल्दी हो सके अपने मार्केटिंग स्टेकहोल्डर्स के लिए पहचानना बहुत महत्वपूर्ण होता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
marketingको'date_served'के आधार पर group करें और यूनिक user IDs की संख्या calculate करें.marketingमें केवल वही पंक्तियाँ चुनें जहाँconvertedTrueहो. परिणाम को'date_served'पर group करें और यूनिक user IDs की संख्या calculate करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Group by date_served and count unique users
total = marketing.____(['____'])['____']\
.____()
# Group by date_served and calculate subscribers
subscribers = marketing[____['____'] == ____]\
.____(['____'])\
['____'].____()
# Calculate the conversion rate for all languages
daily_conversion_rates = subscribers/total