Тестирование и визуализация функции конверсии

Основная работа по созданию функции коэффициента конверсии позади — теперь пора её протестировать! Автоматизация анализа требует усилий на начальном этапе, но именно здесь это окупается сполна.

В этом упражнении вы увидите, насколько быстро можно рассчитать коэффициент конверсии — задачу, которая в предыдущих уроках занимала несколько шагов. Автоматизировав повторяющиеся части работы, вы сможете уделять больше времени сложному анализу.

Это упражнение является частью курса

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте функцию conversion_rate(), чтобы рассчитать коэффициент конверсии в marketing по date_served и age_group, и сохраните результаты в age_group_conv.
Примените unstack к age_group_conv на уровне 1 и оберните результат в вызов pd.DataFrame(), чтобы создать age_group_df.
Постройте линейный график для отображения результатов из age_group_df.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Calculate conversion rate by age_group
age_group_conv = ____(____, ['date_served', ____])
print(age_group_conv)

# Unstack and create a DataFrame
age_group_df = ____(age_group_conv.____)

# Visualize conversion by age_group
age_group_df____
plt.title('Conversion rate by age group\n', size = 16)
plt.ylabel('Conversion rate', size = 14)
plt.xlabel('Age group', size = 14)
plt.show()

Редактировать и запускать код