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Unità sperimentali: ricavi per user-day

Vogliamo vedere cosa succede quando aggiungiamo un paywall a consumo alla nostra app. Un paywall è una funzionalità di un sito web o di un'altra tecnologia che richiede un pagamento agli utenti per accedere a contenuti o servizi aggiuntivi.

Qui farai pratica nel calcolare le unità sperimentali e i valori di baseline relativi al nostro paywall a consumo. Entrambe le misure considerano i ricavi solo tra gli utenti che hanno visualizzato un paywall. Il tuo compito è calcolare i ricavi per user-day, con lo user-day come unità sperimentale.

Il dataset purchase_data è già stato caricato per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Customer Analytics and A/B Testing in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Estrai il valore 'day' dal timestamp date come visto nel video: usando .date.dt.floor('d').
  • Per semplificare i calcoli, sostituisci i valori NaN di purchase_data.price con 0 usando il metodo np.where().
  • Infine, trova l'importo medio pagato per user-day tra chi ha visto il paywall. Per farlo, devi prima aggregare i dati per 'uid' e 'date', operazione che è già stata fatta per te.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Extract the 'day'; value from the timestamp
purchase_data.date = purchase_data.____

# Replace the NaN price values with 0 
purchase_data.price = np.where(np.isnan(purchase_data.price), ____, purchase_data.price)

# Aggregate the data by 'uid' & 'date'
purchase_data_agg = purchase_data.groupby(by=['uid', 'date'], as_index=False)
revenue_user_day = purchase_data_agg.sum()

# Calculate the final average
revenue_user_day = revenue_user_day.price.____()
print(revenue_user_day)
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