Experimentele eenheden: Opbrengst per gebruiker-dag
We gaan bekijken wat er gebeurt als we een verbruikbare paywall aan onze app toevoegen. Een paywall is een functie van een website of andere technologie waarvoor gebruikers moeten betalen om extra content of services te kunnen gebruiken.
Hier oefen je met het berekenen van experimentele eenheden en basiswaarden die horen bij onze verbruikbare paywall. Beide meten alleen de opbrengst onder gebruikers die een paywall hebben gezien. Jouw taak is om de opbrengst per gebruiker-dag te berekenen, met gebruiker-dag als de experimentele eenheid.
De gegevensset purchase_data is voor je geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Customer Analytics and A/B Testing in Python
Oefeninstructies
- Haal de waarde 'day' uit de
date-timestamp zoals je in de video zag: gebruik.date.dt.floor('d'). - Vervang, om de berekeningen makkelijker te maken, de
NaN-waarden in purchase_data.price door 0 met de methodenp.where(). - Zoek ten slotte het gemiddelde bedrag dat is betaald per gebruiker-dag onder paywall-kijkers. Hiervoor moet je eerst de gegevens aggregeren op
'uid'en'date'; dat is al voor je gedaan.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Extract the 'day'; value from the timestamp
purchase_data.date = purchase_data.____
# Replace the NaN price values with 0
purchase_data.price = np.where(np.isnan(purchase_data.price), ____, purchase_data.price)
# Aggregate the data by 'uid' & 'date'
purchase_data_agg = purchase_data.groupby(by=['uid', 'date'], as_index=False)
revenue_user_day = purchase_data_agg.sum()
# Calculate the final average
revenue_user_day = revenue_user_day.price.____()
print(revenue_user_day)