Preparando os dados para visualizar a conversão diária
Quando você quer entender como sua campanha se saiu, é essencial observar como as métricas-chave mudaram ao longo da campanha. Suas métricas-chave podem ajudar a identificar problemas que podem ter ocorrido durante a campanha, como um bug no sistema de checkout que levou a uma queda na conversão perto do final. Métricas ao longo do tempo também podem revelar tendências, como conquistar mais assinantes nos fins de semana ou em feriados específicos.
Neste exercício, você vai aproveitar a Series de taxa de conversão diária daily_conversion_rates que criou em um exercício anterior. Antes de começar a visualizar, você precisa transformar os dados em um formato mais fácil de usar com pandas e matplotlib.
Este exercicio faz parte do curso
Análise de campanhas de marketing com pandas
Instruções do exercicio
- Redefina o índice da Series
daily_conversion_ratese usepd.DataFrame()para converter o resultado em um DataFrame chamadodaily_conversion_rate. - Renomeie as colunas do novo DataFrame
daily_conversion_ratepara'date_served'e'conversion_rate'.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']