マーケティングキャンペーンの効果を理解する
あなたはデジタルマーケターとして、直近のキャンペーンデータを分析し、どのメッセージングスタイルと配信時間帯が最も高いコンバージョンにつながるかを把握します。この分析は、今後のマーケティング戦略を導くうえで重要で、見込み顧客が最も反応しやすいタイミングにメッセージを届ける助けになります。この演習では、メッセージングスタイル（'Casual' と 'Formal'）と時間帯（'Morning' と 'Evening'）がコンバージョン率に与える影響を示すデータセットを扱います。これはマーケティングのデータ分析でよくある状況です。
データは marketing_data という DataFrame に読み込まれており、pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ実験計画法
演習の手順
- インデックスを
'Messaging_Style'、列を'Time_of_Day'とし、Conversionsの平均を計算するピボットテーブルを作成します。 - 作成したピボットテーブルを出力（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。
# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
values='____',
index='____',
columns='____',
aggfunc='____')
# View the pivoted results
print(____)