1. Nauka
    2. /
  2. Projekty
    3. /
  3. Analiza kampanii marketingowych z pandas
Connected

ćwiczenie

Ocena wpływu błędu

Czas obliczyć, ilu subskrybentów stracono w wyniku błędnego wyświetlania treści w języku angielskim zamiast w języku preferowanym przez użytkowników. Gdy zespół oszacuje skalę problemu, będzie mógł zdecydować, czy warto wdrożyć dodatkowe zabezpieczenia na przyszłość – być może już teraz myślisz, że oczywiście warto! W pewnym sensie masz rację, ale każda decyzja firmy wiąże się z nakładem pracy i kosztami. Im więcej informacji ma twój zespół, tym lepiej będzie w stanie ocenić ten kompromis.

DataFrame converted jest już wczytany. Zawiera kolumny z oczekiwaną liczbą subskrybentów dla osób mówiących po hiszpańsku, arabsku i niemiecku – odpowiednio: expected_spanish_conv, expected_arabic_conv i expected_german_conv.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz DataFrame converted, używając .loc, aby wybrać tylko wiersze z datami między '2018-01-11' a '2018-01-31'.
  • Zsumuj kolumny z oczekiwaną liczbą subskrybentów dla każdego języka w converted i zapisz wyniki w expected_subs.
  • Zsumuj rzeczywistą liczbę subskrybentów dla każdego języka w converted i zapisz wyniki w actual_subs.
  • Odejmij actual_subs od expected_subs, aby ustalić, ilu subskrybentów stracono w wyniku błędu.