Процес купівлі
Після реєстрацій змоделюймо процес формування доходу. Коли користувач зареєструвався, він вирішує, купувати чи ні — це природний кандидат для біномної ВЗ. Припустімо, що 10% реєстрацій закінчуються покупкою.
Хоча клієнти можуть здійснювати багато покупок, припустімо одну покупку. Значення покупки можна моделювати будь-якою неперервною ВЗ, але гарний кандидат — експоненційна ВЗ. Нехай відомо, що середня вартість покупки на клієнта становила близько $1000. Використаємо цю інформацію, щоб створити ВЗ purchase_values. Тоді дохід — це просто сума всіх значень покупок.
Змінні ct_rate, su_rate і функція get_signups() з попередньої вправи вже завантажені для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичне моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Змоделюйте
purchasesяк біномну ВЗ зp=0.1. - Змоделюйте
purchase_valuesяк експоненційну ВЗ зscale=1000і відповіднимsize. - Додайте до
revсумуpurchase_values.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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]))