コンバージョン関数を作る
同じ計算を何度も繰り返しているようですね。作業に繰り返しがあると気づいたら、自動化を検討しましょう。ばらつきの少ない作業を自動化できればできるほど、仕事で新しく面白いデータサイエンスのテーマを探求する時間が増えます。マーケティングの関係者にも良い印象を与えられますし、何より楽しくなります！
marketing DataFrame の形式は今後も変わらない想定なので、任意のサブセグメントごとのコンバージョン率をその場で計算できる関数を作成できます。
この演習では、DataFrame と列名のリストを受け取り、指定した列（複数可）でのコンバージョン率を出力する関数を作成します。
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
演習の手順
- 受け取った
dataframeからコンバージョンしたユーザーの行を抽出し、ユーザーが入力したcolumn_namesのリストでグループ化して、一意のコンバージョンユーザー数を数えます。 - ユーザーが入力した
column_namesのリストでdataframeをグループ化し、ユーザーの総数を計算します。 conversion_rateの欠損値は0で埋めます。
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。
def conversion_rate(dataframe, column_names):
# Total number of converted users
column_conv = ____
# Total number users
column_total = ____
# Conversion rate
conversion_rate = column_conv/column_total
# Fill missing values with 0
conversion_rate = conversion_rate.____
return conversion_rate