1. Обучение
    2. /
  2. Проекта
    3. /
  3. Analiza kampanii marketingowych z pandas
Connected

упражнение

Analiza preferencji użytkowników

Aby w pełni zrozumieć skutki błędu, kluczowe jest ustalenie, ilu subskrybentów moglibyśmy się spodziewać, gdyby błąd językowy nie wystąpił. Pozwoli to ocenić skalę problemu i lepiej zrozumieć, jak ważne jest zapobieganie takim sytuacjom w przyszłości.

W tym kroku utworzysz nowy DataFrame, na którym przeprowadzisz obliczenia pozwalające wyznaczyć oczekiwaną liczbę subskrybentów. DataFrame będzie zawierać informacje o tym, ilu użytkowników preferuje dany język w poszczególnych dniach. Gdy DataFrame będzie gotowy, możesz przystąpić do szacowania liczby subskrybentów, których można było oczekiwać, gdyby błąd językowy nie wystąpił.

Инструкции

100 XP
  • Pogrupuj house_ads według date_served i language_preferred.
  • Użyj słownika wewnątrz wywołania .agg(), aby obliczyć liczbę unikalnych użytkowników i zsumować liczbę przekonwertowanych użytkowników.
  • Rozwiń converted na poziomie level = 1.