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演習

ハウス広告用のDataFrameを作成する

ハウス広告のチームは、ここ数週間でコンバージョン率が急に下がったことを懸念しています。前の演習では、言語設定に関するパターンに気づいたことで、コンバージョンが下がっていることを確認しました。

データサイエンティストとして、マーケティングの関係者が問題を是正しやすいように、何が起きたのかをできるだけ具体的にフィードバックすることが役割です。単に「言語の問題がありそうです」と言うのではなく、どこにどんな問題があるのかを特定し、チームが同じミスを繰り返さないようにすることが重要です。

指示

100 XP
  • np.where() を使って、house_ads に新しい列 'is_correct_lang' を作成します。'language_displayed' が 'language_preferred' と等しい場合は値を 'Yes'、それ以外は 'No' にします。
  • date_served と is_correct_lang でグループ化し、1日あたりに配信された広告の件数を取得します。