เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้างฟังก์ชันสำหรับคำนวณ Conversion

ที่ผ่านมามีการคำนวณซ้ำ ๆ กันค่อนข้างมาก เมื่อใดที่สังเกตว่างานมีรูปแบบซ้ำ ให้นึกถึงการทำให้เป็นอัตโนมัติ ยิ่งสามารถ automate งานที่มีรูปแบบตายตัวได้มากเท่าไร ก็จะมีเวลาสำรวจหัวข้อ Data Science ใหม่ ๆ ที่น่าสนใจในที่ทำงานได้มากขึ้นเท่านั้น ซึ่งจะสร้างความประทับใจให้กับทีม Marketing และทำให้งานสนุกขึ้นด้วย

เนื่องจาก DataFrame marketing มีรูปแบบที่คงที่ตลอดเวลา จึงสามารถสร้างฟังก์ชันเพื่อคำนวณ Conversion Rate ในแต่ละกลุ่มย่อยที่ต้องการได้ทันที

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สร้างฟังก์ชันที่รับ DataFrame และลิสต์ของชื่อคอลัมน์ แล้วคืนค่า Conversion Rate ตามคอลัมน์ที่ระบุ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

วิเคราะห์แคมเปญการตลาดด้วย pandas

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คัดกรองแถวใน dataframe ที่ผู้ใช้ส่งเข้ามาโดยเลือกเฉพาะผู้ใช้ที่มีการ convert แล้วจัดกลุ่มตามลิสต์ column_names และนับจำนวนผู้ใช้ที่ convert โดยไม่ซ้ำกัน
  • จัดกลุ่ม dataframe ที่ผู้ใช้ส่งเข้ามาตามลิสต์ column_names และคำนวณจำนวนผู้ใช้ทั้งหมด
  • เติมค่าที่หายไปใน conversion_rate ด้วย 0

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

def conversion_rate(dataframe, column_names):
    # Total number of converted users
    column_conv = ____

    # Total number users
    column_total = ____  
    
    # Conversion rate 
    conversion_rate = column_conv/column_total
    
    # Fill missing values with 0
    conversion_rate = conversion_rate.____
    return conversion_rate
แก้ไขและรันโค้ด