日次コンバージョン率のDataFrameを作成する

経時的な傾向を把握するため、各日のコンバージョン率を含む新しい DataFrame を作成します。これまでに全体のコンバージョン率を計算したときと基本的には同じ手順に従いますが、今回はユーザーが購読した日付でもグループ化します。

日次のコンバージョン率を見ることは、特定の日のコンバージョン率が良かったのか悪かったのかを文脈の中で判断するうえで重要です。さらに、時間経過でのコンバージョン率を見ることで、コンバージョン率が徐々に低下しているなどのトレンドを早期に把握できます。こうしたトレンドをできるだけ早く見つけることは、マーケティングの関係者にとって非常に重要です。

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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

marketing を 'date_served' でグループ化し、ユーザーIDのユニーク数を計算します。
converted が True の marketing の行だけを選択します。その結果を 'date_served' でグループ化し、ユーザーIDのユニーク数を計算します。

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。

# Group by date_served and count unique users
total = marketing.____(['____'])['____']\
                     .____()

# Group by date_served and calculate subscribers
subscribers = marketing[____['____'] == ____]\
                         .____(['____'])\
                         ['____'].____()

# Calculate the conversion rate for all languages
daily_conversion_rates = subscribers/total

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