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마케팅 캠페인 효과 이해하기

여러분은 디지털 마케터로서 최근 캠페인 데이터를 분석해 어떤 메시지 스타일과 어느 시간대에 전환율이 가장 높은지 파악하려고 합니다. 이 분석은 향후 마케팅 전략을 세우는 데 핵심이며, 잠재 고객이 가장 적극적으로 반응하는 시점에 메시지를 전달할 수 있게 도와줍니다. 이 연습 문제에서는 메시지 스타일('Casual' 대 'Formal')과 시간대('Morning' 대 'Evening')가 전환율에 미치는 영향을 보여주는 데이터셋을 다룹니다. 이는 마케팅 데이터 분석에서 매우 흔한 시나리오예요.

데이터는 marketing_data라는 이름의 DataFrame으로 로드되어 있으며, pandas는 pd로 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 실험 설계

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연습 안내

  • 'Messaging_Style'을 인덱스로, 'Time_of_Day'를 열로 설정하고 Conversions의 평균을 계산하는 피벗 테이블을 만드세요.
  • 이 피벗 테이블을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
코드 편집 및 실행