กระบวนการซื้อสินค้า

หลังจากจำลองการสมัครสมาชิกแล้ว ต่อมาจะจำลองกระบวนการสร้างรายได้ เมื่อลูกค้าสมัครสมาชิกแล้ว พวกเขาจะตัดสินใจว่าจะซื้อสินค้าหรือไม่ ซึ่งเหมาะกับการใช้ตัวแปรสุ่มแบบทวินาม (binomial RV) โดยสมมติว่า 10% ของผู้สมัครสมาชิกจะซื้อสินค้า

แม้ว่าลูกค้าจะสามารถซื้อสินค้าได้หลายครั้ง แต่ในที่นี้สมมติว่าซื้อเพียงครั้งเดียว มูลค่าการซื้อสามารถจำลองด้วยตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่องได้หลายรูปแบบ โดยตัวเลือกที่เหมาะสมคือตัวแปรสุ่มแบบเอกซ์โพเนนเชียล (exponential RV) สมมติว่ามูลค่าการซื้อเฉลี่ยต่อลูกค้าอยู่ที่ประมาณ $1,000 ข้อมูลนี้จะนำมาใช้สร้าง purchase_values RV และรายได้รวมก็คือผลรวมของมูลค่าการซื้อทั้งหมด

ตัวแปร ct_rate, su_rate และฟังก์ชัน get_signups() จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจำลองทางสถิติด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

จำลอง purchases เป็นตัวแปรสุ่มแบบทวินาม โดยกำหนด p=0.1
จำลอง purchase_values เป็นตัวแปรสุ่มแบบเอกซ์โพเนนเชียล โดยกำหนด scale=1000 และค่า size ที่เหมาะสม
เพิ่มผลรวมของ purchase_values เข้าไปใน rev

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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]))

แก้ไขและรันโค้ด