購入フロー

サインアップの後は、収益が生まれるプロセスをモデル化していきます。顧客がサインアップしたら、購入するかどうかを決めます。これは二項確率変数にぴったりのケースです。ここでは、サインアップのうち 10% が購入に至ると仮定します。

顧客は複数回購入する可能性がありますが、ここでは 1 回だけとします。購入金額は任意の連続確率変数でモデル化できますが、良い候補は指数分布です。顧客あたりの平均購入額が約 $1000 だとわかっているとしましょう。この情報を使って purchase_values という確率変数を作成します。収益は、すべての購入金額の合計になります。

前の演習で使った変数 ct_rate、su_rate と関数 get_signups() は、すでに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ統計シミュレーション

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演習の手順

p=0.1 の二項確率変数として purchases をモデル化します。
scale=1000 の指数分布として、適切な size を指定して purchase_values をモデル化します。
purchase_values の合計を rev に追加します。

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 get_revenue(signups):
    rev = []
    np.random.seed(123)
    for s in signups:
        # Model purchases as binomial, purchase_values as exponential
        purchases = ____(s, p=____)
        purchase_values = ____
        
        # Append to revenue the sum of all purchase values.
        rev.append(____)
    return rev

print("Simulated Revenue = ${}".format(get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, 1))[0]))

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