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Cumulative gains कर्व के साथ बिज़नेस केस

Cumulative gains ग्राफ़ का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि किसी निश्चित प्रॉफिट के लिए आपको कितने डोनर्स को संबोधित करना चाहिए. दरअसल, cumulative gains ग्राफ़ दिखाता है कि पॉप्युलेशन के किसी निश्चित प्रतिशत को संबोधित करने पर कुल टार्गेट्स का कितना प्रतिशत पहुँच में आता है. अगर आपको कैंपेन का रिवार्ड पता है, तो यह निकालना आसान हो जाता है कि किसी निश्चित प्रॉफिट तक पहुँचने के लिए कितने डोनर्स को टार्गेट करना चाहिए.

इस अभ्यास में, आप गणना करेंगे कि 30,000 Euro प्रॉफिट पाने के लिए आपको कितने डोनर्स को संबोधित करना चाहिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Cumulative gains कर्व प्लॉट करें. प्रेडिक्शंस predictions_test में हैं और वास्तविक टार्गेट वैल्यूज़ targets_test में हैं.
  • मान लीजिए कैंपेन की कॉस्ट 0 Euro है और किसी टार्गेट को संबोधित करने का रिवार्ड 50 Euro है. 30,000 Euro प्रॉफिट बनाने के लिए कितने टार्गेट्स तक पहुँचना चाहिए, भरें.
  • कुल मिलाकर 1000 टार्गेट्स हैं. इनमें से कितने प्रतिशत टार्गेट्स को संबोधित करना चाहिए, भरें.
  • पॉप्युलेशन के किस प्रतिशत को संबोधित करना चाहिए, यह जानने के लिए cumulative gains कर्व का उपयोग करें. परिणाम को एक दशमलव स्थान तक राउंड करें.
  • यह मानते हुए कि पॉप्युलेशन में 10,000 डोनर्स हैं, कितने डोनर्स को संबोधित करना चाहिए, भरें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Plot the cumulative gains
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(____, ____)
plt.show()

# Number of targets you want to reach
number_targets_toreach = ____ / ____
perc_targets_toreach = ____ / ____
cumulative_gains = ____
number_donors_toreach = ____ * ____
print(number_donors_toreach)
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