1. Learn
    2. /
  2. Proiecte
    3. /
  3. Analiza campaniilor de marketing cu pandas
Connected

exercițiu

Analizarea preferințelor utilizatorilor

Pentru a înțelege impactul real al bug-ului, este esențial să stabilim câți abonați ne-am fi așteptat să avem dacă nu ar fi existat eroarea de limbă. Acest lucru este crucial pentru a înțelege amploarea problemei și cât de important este să prevenim astfel de erori pe viitor.

În acest pas, vei crea un nou DataFrame pe care să poți efectua calcule pentru a determina numărul estimat de abonați. Acest DataFrame va include câți utilizatori preferă fiecare limbă, pe zi. Odată ce ai DataFrame-ul, poți începe să calculezi câți abonați ai fi avut dacă bug-ul de limbă nu ar fi apărut.

Instrucțiuni

100 XP
  • Grupează house_ads după date_served și language_preferred.
  • Folosește un dicționar în cadrul unui apel la .agg() pentru a calcula numărul de utilizatori unici și suma utilizatorilor care au făcut conversie.
  • Desfășoară converted la level = 1.