ПочатиПочніть безкоштовно

Розуміння ефективності маркетингової кампанії

Уявіть, що ви діджитал-маркетолог і аналізуєте дані нещодавньої кампанії, щоб з'ясувати, який стиль повідомлень і час доби дають найвищі конверсії. Це важливо для планування майбутньої стратегії, щоб ваші повідомлення доходили до потенційних клієнтів тоді, коли вони найімовірніше відреагують. У цій вправі ви працюєте з набором даних про результати різних стилів повідомлень ('Casual' проти 'Formal') і часу доби ('Morning' проти 'Evening') щодо рівня конверсій — типовий випадок у маркетинговій аналітиці.

Дані завантажено для вас у датафрейм marketing_data, а бібліотеку pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Експериментальний дизайн у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть зведену таблицю з 'Messaging_Style' як індексом і 'Time_of_Day' як стовпцями, обчисливши середнє для Conversions.
  • Виведіть цю зведену таблицю.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
  values='____', 
  index='____', 
  columns='____', 
  aggfunc='____')

# View the pivoted results
print(____)
Редагувати та запускати код