전환 함수 테스트 및 시각화
전환율 함수는 어렵게 만들었으니, 이제 제대로 동작하는지 테스트해 볼 시간이에요! 분석 자동화는 처음에는 시간이 들지만, 지금부터 그 진가를 발휘합니다.
이번 연습에서는 전환율을 얼마나 빠르게 계산할 수 있는지 확인해 봅니다. 이전 레슨에서는 여러 단계를 거쳤던 작업이죠. 반복되는 부분을 자동화하면 더 복잡한 분석에 시간을 더 많이 쓸 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
conversion_rate()함수를 사용해marketing에서date_served와age_group별 전환율을 계산하고 결과를age_group_conv에 저장하세요.age_group_conv를 level이 1이 되도록 unstack하고, 이를pd.DataFrame()으로 감싸age_group_df를 생성하세요.age_group_df의 결과를 선 그래프로 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate conversion rate by age_group
age_group_conv = ____(____, ['date_served', ____])
print(age_group_conv)
# Unstack and create a DataFrame
age_group_df = ____(age_group_conv.____)
# Visualize conversion by age_group
age_group_df____
plt.title('Conversion rate by age group\n', size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Age group', size = 14)
plt.show()