Підготовка даних для візуалізації щоденної конверсії
Коли ви хочете зрозуміти, як спрацювала ваша кампанія, важливо подивитися, як змінювалися ключові метрики протягом усього періоду. Такі показники допомагають вчасно помітити проблеми, що могли виникнути під час кампанії, наприклад, збій у системі оформлення замовлення, який наприкінці призвів до падіння конверсії. Показники в динаміці також дозволяють побачити тренди — скажімо, зростання кількості підписників на вихідних або у певні свята.
У цій вправі ви продовжите роботу з рядом щоденних коефіцієнтів конверсії daily_conversion_rates, який ви створили у попередній вправі. Перш ніж переходити до візуалізації, потрібно перетворити дані у зручніший формат для роботи з pandas та matplotlib.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз маркетингових кампаній у pandas
Інструкції до вправи
- Скиньте індекс у ряду
daily_conversion_ratesта використайтеpd.DataFrame(), щоб перетворити результат на датафрейм з назвоюdaily_conversion_rate. - Перейменуйте стовпці у новому датафреймі
daily_conversion_rateна'date_served'та'conversion_rate'.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']