Capire l'efficacia di una campagna di marketing
Immagina di essere un/una digital marketer che analizza i dati di una recente campagna per capire quale stile di messaggio e quale momento della giornata generano più conversioni. Questa analisi è fondamentale per orientare le strategie future, assicurando che i tuoi messaggi raggiungano i potenziali clienti quando è più probabile che interagiscano. In questo esercizio lavori con un insieme di dati che riporta gli esiti di diversi stili di messaggio ('Casual' rispetto a 'Formal') e momenti della giornata ('Morning' rispetto a 'Evening') sui tassi di conversione, uno scenario tipico nell'analisi dei dati di marketing.
I dati sono già stati caricati come DataFrame chiamato marketing_data, e pandas è importato come pd.
Questo esercizio fa parte del corso
Progettazione Sperimentale in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una pivot table con
'Messaging_Style'come indice e'Time_of_Day'come colonne, calcolando la media diConversions. - Stampa questa pivot table.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
values='____',
index='____',
columns='____',
aggfunc='____')
# View the pivoted results
print(____)