Створення датафрейму з денною конверсією

Щоб зрозуміти динаміку з часом, створіть новий датафрейм із показником конверсії за кожен день. Ви повторите по суті ті самі кроки, що й раніше під час обчислення загальної конверсії, але цього разу ще й згрупуєте за датою підписки користувача.

Перегляд щоденної конверсії допомагає зрозуміти, чи був показник конкретного дня добрим чи ні у відповідному контексті. Крім того, аналіз конверсії в часі дозволяє виявляти тренди, наприклад поступове зниження конверсії. Такі тенденції важливо помічати для ваших зацікавлених сторін у маркетингу якомога раніше.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз маркетингових кампаній у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Згрупуйте marketing за 'date_served' і обчисліть кількість унікальних ідентифікаторів користувачів.
Виберіть лише ті рядки в marketing, де converted дорівнює True. Згрупуйте результат за 'date_served' і обчисліть кількість унікальних ідентифікаторів користувачів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код