1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Python による顧客分析と A/B テスト
Connected

演習

季節性と移動平均

少し視点を変えて、今度は瞑想アプリ全体の収益データを見てみましょう。あるプロダクトで購入数の伸びが確認されましたが、それが収益の増加にもつながっているかどうかを確認します。収益データは季節性の影響を受けやすいため、その影響を取り除いて全体的なトレンドを把握したいと思います。

この演習では、週次・月次・年次の季節性を補正し、元のデータと合わせてグラフに描画します。この方法を使うと、データに隠れたトレンドを効果的に可視化できます。

収益データは daily_revenue として読み込まれています。

指示

100 XP
  • .rolling() メソッドを使って、7日間のウィンドウで移動平均を計算し、7_day_rev 列に格納してください。
  • 月次（28日間）の移動平均を計算し、28_day_rev 列に格納してください。
  • 年次（365日間）の移動平均を計算し、365_day_rev 列に格納してください。
  • 回答を送信 をクリックすると、計算した3つの移動平均と元データがまとめてグラフに表示されます。