コンバージョン関数をテストして可視化する
コンバージョン率関数の作成という大変な作業は完了しました。ここからは実際に試してみましょう。分析の自動化は最初は時間がかかりますが、その後に大きな効果を発揮します。
この演習では、コンバージョン率をどれだけ素早く計算できるかを体感します。以前のレッスンでは複数の手順が必要だったタスクです。作業の繰り返し部分を自動化することで、より複雑な分析に時間を使えるようになります。
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
conversion_rate()関数を使い、marketingのコンバージョン率をdate_servedとage_groupごとに計算し、結果をage_group_convに保存します。age_group_convを level 1 でアンスタックし、その結果をpd.DataFrame()で包んでage_group_dfを作成します。age_group_dfの結果を折れ線グラフで表示します。
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。
# Calculate conversion rate by age_group
age_group_conv = ____(____, ['date_served', ____])
print(age_group_conv)
# Unstack and create a DataFrame
age_group_df = ____(age_group_conv.____)
# Visualize conversion by age_group
age_group_df____
plt.title('Conversion rate by age group\n', size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Age group', size = 14)
plt.show()