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Exercise

하우스 광고용 DataFrame 만들기

하우스 광고 팀은 최근 몇 주 사이 전환율이 갑자기 떨어져 걱정하고 있어요. 이전 연습 문제에서 언어 선호도와 관련된 패턴을 확인하여 전환율이 하락했다는 점을 이미 확인했어요.

데이터 과학자로서 여러분의 역할은 마케터가 문제를 최대한 정확히 교정할 수 있도록, 무엇이 잘못되었는지에 대해 가능한 한 구체적인 피드백을 제공하는 것입니다. 단순히 "언어에 문제가 있는 것 같아요"라고 말하는 데 그치지 말고, 팀이 같은 실수를 반복하지 않도록 구체적으로 어떤 문제가 있었는지 밝혀 주세요.

Instructions

100 XP
  • np.where()를 사용해 house_ads에 'is_correct_lang'라는 새 열을 만들고, 'language_displayed'가 'language_preferred'와 같으면 값이 'Yes', 그렇지 않으면 'No'가 되도록 하세요.
  • date_served와 is_correct_lang으로 그룹화해 일별 광고 노출 수를 집계하세요.