НачатьНачать бесплатно

Анализ эффективности маркетинговой кампании

Представьте, что вы — digital-маркетолог, анализирующий данные недавней кампании, чтобы выяснить, какой стиль сообщений и какое время суток дают наибольшее количество конверсий. Этот анализ важен для формирования будущих маркетинговых стратегий: он помогает понять, когда потенциальные клиенты наиболее склонны к взаимодействию. В этом упражнении вы работаете с набором данных, отражающим влияние различных стилей сообщений ('Casual' и 'Formal') и времени суток ('Morning' и 'Evening') на показатели конверсии — типичный сценарий в маркетинговом анализе данных.

Данные уже загружены в DataFrame с именем marketing_data, библиотека pandas импортирована как pd.

Это упражнение является частью курса

Планирование экспериментов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте сводную таблицу, используя 'Messaging_Style' в качестве индекса и 'Time_of_Day' в качестве столбцов, и вычислите среднее значение Conversions.
  • Выведите эту сводную таблицу на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
Редактировать и запускать код