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Fluxo de Compra

Depois dos cadastros, vamos modelar o processo de geração de receita. Assim que a pessoa se cadastra, ela decide se vai comprar ou não — um caso natural para uma V.A. binomial. Vamos supor que 10% dos cadastros resultam em uma compra.

Embora clientes possam fazer várias compras, vamos assumir uma única compra. O valor da compra pode ser modelado por qualquer V.A. contínua, mas uma boa candidata é a V.A. exponencial. Suponha que o valor médio de compra por cliente seja de cerca de US$ 1000. Usamos essa informação para criar a V.A. purchase_values. A receita, então, é simplesmente a soma de todos os valores de compra.

As variáveis ct_rate, su_rate e a função get_signups() do exercício anterior já estão carregadas para você.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Instruções do exercício

  • Modele purchases como uma V.A. binomial com p=0.1.
  • Modele purchase_values como uma V.A. exponencial com scale=1000 e o size apropriado.
  • Acrescente a rev a soma de purchase_values.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

def get_revenue(signups):
    rev = []
    np.random.seed(123)
    for s in signups:
        # Model purchases as binomial, purchase_values as exponential
        purchases = ____(s, p=____)
        purchase_values = ____
        
        # Append to revenue the sum of all purchase values.
        rev.append(____)
    return rev

print("Simulated Revenue = ${}".format(get_revenue(get_signups('low', ct_rate, su_rate, 1))[0]))
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