Günlük dönüşüm oranı DataFrame'i oluşturma

Zaman içindeki eğilimleri anlamak için, her günün dönüşüm oranını içeren yeni bir DataFrame oluşturacaksın. Daha önce genel dönüşüm oranını hesaplarken izlediğin adımların benzerlerini uygulayacaksın; bu kez ayrıca kullanıcının abone olduğu tarihe göre de gruplayacaksın.

Günlük dönüşüm oranına bakmak, belirli bir gündeki dönüşüm oranının iyi mi kötü mü olduğuna dair bağlam sağlar. Ayrıca zaman içindeki dönüşüm oranını incelemek, örneğin dönüşüm oranının zamanla düştüğünü gösteren eğilimleri ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. Bu tür eğilimleri, pazarlama paydaşların için mümkün olduğunca erken belirlemek kritiktir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

pandas ile Pazarlama Kampanyalarını Analiz Etme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

marketing'i 'date_served'e göre grupla ve benzersiz kullanıcı kimliği sayısını hesapla.
converted değeri True olan yalnızca marketing satırlarını seç. Sonucu 'date_served'e göre grupla ve benzersiz kullanıcı kimliği sayısını hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Group by date_served and count unique users
total = marketing.____(['____'])['____']\
                     .____()

# Group by date_served and calculate subscribers
subscribers = marketing[____['____'] == ____]\
                         .____(['____'])\
                         ['____'].____()

# Calculate the conversion rate for all languages
daily_conversion_rates = subscribers/total

Kodu Düzenle ve Çalıştır