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Analizzare le diverse coorti

Per concludere questa lezione, ora traccerai i grafici per 'country' e poi per 'device' ed esaminerai i risultati. Idealmente vedrai l’aumento osservato in tutti i gruppi, come previsto. Questo indicherebbe che la modifica è la causa dell’aumento, e non qualche altro evento che influenza il tasso di acquisto.

Questo esercizio fa parte del corso

Customer Analytics and A/B Testing in Python

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Plot the average first week purchases for each country by registration date
country_pivot.plot(x='____', y=['____', '____', '____', '____', '____', '____'])
plt.show()
Modifica ed esegui il codice