プロット関数
年齢別のコンバージョン率を確認したので、その傾向が時間とともに変化していないかも見てみたいです。マーケティングでは戦略を変えており、新しい手法が自社製品に慣れていない年齢層を遠ざけていないかを確認したいと考えています。そのためには、結果を見やすく可視化できるように、プロット用の関数を作成する必要があります。
この演習では、これまでのコンバージョン率関数の結果をプロット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
dataframeの各columnに対して for ループを作成します。- DataFrame のインデックスに対して、その列の折れ線グラフをプロットします。
- プロットを表示します。
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。
def plotting_conv(dataframe):
for ____ in ____:
# Plot column by dataframe's index
____
plt.title('Daily ' + str(column) + ' conversion rate\n',
size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Date', size = 14)
# Show plot
____
plt.clf()