1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Analiză de clienți și testare A/B în Python
Connected

exercițiu

Sensibilitățile ratei de conversie

Ca să schimbăm puțin lucrurile, vom petrece următoarele câteva exerciții lucrând cu metrica ratei de conversie pe care am explorat-o în Capitolul Unu. Vei examina ce valoare capătă aceasta în funcție de diferite creșteri procentuale și vei vedea câte conversii suplimentare pe zi ar genera această schimbare. Mai întâi, vei calcula numărul mediu de vizualizări ale paginii de paywall și numărul mediu de achiziții efectuate pe zi în eșantionul observat. Succes!

Instrucțiuni

100 XP
  • Îmbină tabelele paywall_views și demographics_data folosind un join de tip 'inner'. Aceasta va limita rezultatul doar la utilizatorii care apar în ambele tabele și îi va elimina pe cei care nu au vizualizat un paywall – exact ce ne dorim în acest scenariu.
  • Grupează purchase_data după 'date'. Rezultatul este apoi agregat prin sumarea câmpului purchase pentru a găsi numărul total de achiziții și prin numărarea acestuia pentru a găsi numărul total de vizualizări ale paginii de paywall.
  • Calculează media fiecăruia dintre câmpurile sum și count rezultate, pentru a obține numărul mediu de achiziții și de vizualizări ale paginii de paywall pe zi.
  • Rezultatele reflectă un eșantion de 0,1% din populația totală, pentru ușurință în utilizare. Înmulțește daily_purchases și daily_paywall_views cu 1000, astfel încât rezultatul să reflecte ordinul de mărime al schimbării la nivelul întregii populații.