Satın Alma Akışı
Kayıtlardan sonra, gelir oluşturma sürecini modelleyelim. Müşteri kaydolduktan sonra satın alıp almayacağına karar verir — bu durum için doğal bir aday ikili (binom) bir rassal değişkendir. Kayıtların %10'unun bir satın alma ile sonuçlandığını varsayalım.
Müşteriler birçok satın alma yapabilse de, tek bir satın alma varsayalım. Satın alma değeri herhangi bir sürekli rassal değişkenle modellenebilir, ancak güzel bir aday üssel (exponential) rassal değişkendir. Müşteri başına satın alma değerinin ortalama yaklaşık 1000 $ olduğunu bildiğimizi varsayalım. Bu bilgiyi kullanarak purchase_values rassal değişkenini oluşturacağız. Gelir ise basitçe tüm satın alma değerlerinin toplamıdır.
Son egzersizden ct_rate, su_rate değişkenleri ve get_signups() fonksiyonu senin için önceden yüklendi.
Bu egzersiz
Python'da İstatistiksel Benzetim
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
purchasesdeğişkeninip=0.1ile binom bir rassal değişken olarak modelle.purchase_valuesdeğişkeniniscale=1000ve uygunsizeile üssel bir rassal değişken olarak modelle.revlistesinepurchase_valuestoplamını ekle.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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]))