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परचेज फ़्लो

Signups के बाद, आइए revenue generation प्रक्रिया को मॉडल करें। जब ग्राहक साइन अप कर लेता है, तो वह खरीदारी करेगा या नहीं करेगा — यह एक स्वाभाविक बाइनोमियल रैंडम वैरिएबल (RV) का मामला है। मान लीजिए कि 10% signups एक परचेज में बदलते हैं.

हालाँकि ग्राहक कई परचेज कर सकते हैं, यहाँ एक परचेज मान लेते हैं। परचेज वैल्यू को किसी भी continuous RV से मॉडल किया जा सकता है, लेकिन एक अच्छा विकल्प exponential RV है। मान लें कि प्रति ग्राहक परचेज वैल्यू औसतन लगभग $1000 रही है। हम इस जानकारी का उपयोग करके purchase_values RV बनाते हैं। फिर revenue बस सभी परचेज वैल्यूज़ का योग है।

पिछले अभ्यास से ct_rate, su_rate वैरिएबल और get_signups() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistical Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • purchases को p=0.1 के साथ एक बाइनोमियल RV के रूप में मॉडल करें.
  • purchase_values को scale=1000 और उचित size के साथ एक exponential RV के रूप में मॉडल करें.
  • rev में purchase_values के sum को append करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def get_revenue(signups):
    rev = []
    np.random.seed(123)
    for s in signups:
        # Model purchases as binomial, purchase_values as exponential
        purchases = ____(s, p=____)
        purchase_values = ____
        
        # Append to revenue the sum of all purchase values.
        rev.append(____)
    return rev

print("Simulated Revenue = ${}".format(get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, 1))[0]))
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