Chuẩn bị dữ liệu để trực quan hóa chuyển đổi theo ngày
Khi bạn muốn đánh giá hiệu quả chiến dịch, điều quan trọng là xem các chỉ số chính thay đổi như thế nào trong suốt chiến dịch. Những chỉ số này giúp bạn phát hiện các vấn đề có thể đã xảy ra, chẳng hạn như lỗi ở hệ thống thanh toán khiến tỷ lệ chuyển đổi sụt giảm vào cuối chiến dịch. Các chỉ số theo thời gian cũng có thể hé lộ xu hướng, như việc thu hút thêm nhiều người đăng ký vào cuối tuần hoặc vào các dịp lễ cụ thể.
Trong bài tập này, bạn sẽ tiếp tục dựa trên Series tỷ lệ chuyển đổi theo ngày daily_conversion_rates mà bạn đã tạo ở bài trước. Trước khi bắt đầu trực quan hóa, bạn cần chuyển đổi dữ liệu sang định dạng dễ sử dụng hơn với pandas và matplotlib.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chiến dịch Marketing với pandas
Hướng dẫn bài tập
- Đặt lại chỉ mục của Series
daily_conversion_ratesvà dùngpd.DataFrame()để chuyển kết quả thành một DataFrame tên làdaily_conversion_rate. - Đổi tên các cột trong DataFrame
daily_conversion_ratemới thành'date_served'và'conversion_rate'.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']