日次コンバージョンの可視化に向けたデータ準備
キャンペーンの成果を正しく把握するには、キャンペーン期間中に主要指標がどのように変化したかを見ることが欠かせません。たとえば、チェックアウトの不具合によってキャンペーン終盤にコンバージョンが落ち込んだ、といった問題を主要指標から発見できます。時間とともに指標を追えば、週末や特定の祝日に登録者が増えるといった傾向も見えてきます。
この演習では、前の演習で作成した日次コンバージョン率の Series daily_conversion_rates をさらに活用します。可視化を始める前に、pandas と matplotlib で扱いやすい形式にデータを変換する必要があります。
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
daily_conversion_ratesSeries のインデックスをリセットし、pd.DataFrame()を使って結果を DataFrame に変換し、daily_conversion_rateという名前を付けます。- 新しい DataFrame
daily_conversion_rateの列名を'date_served'と'conversion_rate'に変更します。
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。
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']