일별 전환율 시각화를 위한 데이터 준비
캠페인 성과를 파악하려면, 캠페인 기간 동안 핵심 지표가 어떻게 변했는지 살펴보는 것이 중요해요. 체크아웃 시스템의 버그로 캠페인 말미에 전환율이 떨어지는 등, 캠페인 중에 발생했을 수 있는 문제를 핵심 지표로 찾아낼 수 있습니다. 또한 시간에 따른 지표를 보면 주말이나 특정 공휴일에 구독자가 더 늘어나는 등의 추세도 파악할 수 있어요.
이번 연습 문제에서는 이전에 만든 일별 전환율 Series인 daily_conversion_rates를 이어서 사용합니다. 시각화를 시작하기 전에, pandas와 matplotlib에서 사용하기 쉽도록 데이터를 더 다루기 좋은 형식으로 변환해야 해요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
daily_conversion_ratesSeries의 인덱스를 재설정하고pd.DataFrame()을 사용해 결과를 DataFramedaily_conversion_rate로 변환하세요.- 새 DataFrame
daily_conversion_rate의 열 이름을'date_served'와'conversion_rate'로 바꾸세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']