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。

この演習はコースの一部です

pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析

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演習の手順

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。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Add the new column is_correct_lang
house_ads['is_correct_lang'] = np.____(
    house_ads['____'] == house_ads['____'], 
    '____', 
    '____')

# Groupby date_served and correct_language
language_check = house_ads.____(____)['____'].____()

# Unstack language_check and fill missing values with 0's
language_check_df = pd.DataFrame(language_check.unstack(level=1)).fillna(0)

# Print results
print(language_check_df)

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