НачатьНачать бесплатно

Процесс покупок

После регистраций смоделируем процесс генерации выручки. Зарегистрировавшись, клиент решает, совершать покупку или нет — это типичный кандидат для моделирования с помощью биномиальной случайной величины. Предположим, что 10% регистраций заканчиваются покупкой.

Хотя клиент может совершать несколько покупок, для простоты ограничимся одной. Стоимость покупки можно смоделировать любой непрерывной случайной величиной, и хорошим вариантом здесь служит экспоненциальная случайная величина. Допустим, средняя стоимость покупки на одного клиента составляет около $1000. Используем эту информацию для создания случайной величины purchase_values. Выручка при этом равна сумме всех стоимостей покупок.

Переменные ct_rate, su_rate и функция get_signups() из предыдущего упражнения уже загружены для вас.

Это упражнение является частью курса

Статистическое моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Смоделируйте purchases как биномиальную случайную величину с параметром p=0.1.
  • Смоделируйте purchase_values как экспоненциальную случайную величину с параметром scale=1000 и подходящим значением size.
  • Добавьте в rev сумму значений purchase_values.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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]))
Редактировать и запускать код