BaşlayınÜcretsiz başlayın

Karar analizi: kâr

Artık arka dağılımdan elde ettiğin tıklama oranlarını maliyet dağılımlarına çevirmekte harika iş çıkardın! Bu arada yeni bir şirket politikası yayımlandı. Artık pazarlama departmanının hedefi kampanyaların maliyetini en aza indirmek (ki pek etkili değildi) değil, kârı en üst düzeye çıkarmak. Mobil reklamdan beklenen tıklama başına gelirin $3.4, masaüstü reklamdan beklenenin ise $3 olduğunu bilerek bulgularını buna göre uyarlayabilir misin? Kârı hesaplamak için önce tüm tıklamalardan elde edilen geliri bulman, sonra da buna karşılık gelen maliyeti çıkarman gerekiyor.

Önceki egzersizde hesapladığın her şey çalışma alanında hazır: ads_cost sözlüğü ile tıklama sayısı dağılımları clothes_num_clicks ve sneakers_num_clicks.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Bayesçi Veri Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Dört anahtarı olan bir ads_profit sözlüğü oluştur: clothes_mobile, sneakers_mobile, clothes_desktop ve sneakers_sneakers. Her biri, karşılık gelen tıklamalardan gelen kâr dağılımını tutsun.
  • ads_proft için güvenilirlik aralığı %99 olacak şekilde bir orman grafiği çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Calculate profit distributions for each product and platform
ads_profit = {
    "clothes_mobile": ____,
    "sneakers_mobile": ____,
    "clothes_desktop": ____,
    "sneakers_desktop": ____,
}

# Draw a forest plot of ads_profit
____
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır