Bài toán kinh doanh với đường lift
Trong video, bạn đã học cách triển khai một phương thức tính lợi nhuận của một chiến dịch:
profit = profit(perc_targets, perc_selected, population_size, campaign_cost, campaign_reward)
Trong phương thức này, perc_targets là phần trăm mục tiêu trong nhóm bạn chọn cho chiến dịch, perc_selected là phần trăm người được chọn cho chiến dịch, population_size là quy mô dân số tổng, campaign_cost là chi phí để tiếp cận một người trong chiến dịch, và campaign_reward là phần thưởng khi tiếp cận trúng một mục tiêu.
Trong bài tập này, bạn sẽ tìm hiểu trong một trường hợp cụ thể liệu có hữu ích khi dùng mô hình hay không, bằng cách so sánh lợi nhuận khi tiếp cận toàn bộ nhà tài trợ với việc chỉ tiếp cận top 40% nhà tài trợ.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Hướng dẫn bài tập
- Vẽ đường lift. Các dự đoán nằm trong
predictions_testvà giá trị mục tiêu thực tế nằm trongtargets_test. - Đọc giá trị lift tại mức 40% và điền vào.
- Thông tin về chiến dịch đã được điền trong script. Hãy tính lợi nhuận khi tiếp cận toàn bộ tập dân số.
- Tính lợi nhuận khi chỉ tiếp cận top 40%.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the lift graph
skplt.metrics.plot_lift_curve(____, ____)
plt.show()
# Read the lift at 40% (round it up to the upper tenth)
perc_selected = 0.4
lift = ____
# Information about the campaign
population_size, target_incidence, campaign_cost, campaign_reward = 100000, 0.01, 1, 100
# Profit if all donors are targeted
profit_all = profit(____, 1, population_size, campaign_cost, campaign_reward)
print(profit_all)
# Profit if top 40% of donors are targeted
profit_40 = profit(____ * ____, 0.4, population_size, campaign_cost, campaign_reward)
print(profit_40)