เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ทำความเข้าใจประสิทธิผลของแคมเปญการตลาด

สมมติว่าคุณเป็นนักการตลาดดิจิทัลที่กำลังวิเคราะห์ข้อมูลจากแคมเปญล่าสุด เพื่อหาว่ารูปแบบการสื่อสารและช่วงเวลาใดของวันให้อัตราการแปลง (Conversion) สูงที่สุด การวิเคราะห์นี้มีความสำคัญต่อการวางกลยุทธ์การตลาดในอนาคต เพื่อให้แน่ใจว่าข้อความจะเข้าถึงลูกค้าในช่วงเวลาที่พวกเขามีแนวโน้มจะมีส่วนร่วมมากที่สุด ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะทำงานกับชุดข้อมูลที่แสดงผลลัพธ์ของรูปแบบการสื่อสารที่แตกต่างกัน ('Casual' กับ 'Formal') และช่วงเวลาของวัน ('Morning' กับ 'Evening') ที่มีต่ออัตราการแปลง ซึ่งเป็นสถานการณ์ทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านการตลาด

ข้อมูลถูกโหลดให้แล้วในรูปแบบ DataFrame ชื่อ marketing_data และ pandas ถูกโหลดเป็น pd

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การออกแบบการทดลองด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง pivot table โดยใช้ 'Messaging_Style' เป็น index และ 'Time_of_Day' เป็น columns พร้อมคำนวณค่าเฉลี่ยของ Conversions
  • แสดงผล pivot table นี้

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

# View the pivoted results
print(____)
แก้ไขและรันโค้ด