分析自家廣告的轉換率
既然你已經確認自家廣告的轉換率自 1 月 11 日起就下降了，接下來要嘗試找出可能的原因。
身為支援行銷團隊的資料科學家，你會經常遇到指標波動。重要的是先分辨，這些波動是否來自可預期的使用者行為變化（例如，不同星期幾的差異），還是源於技術實作或行銷策略上的更大問題。
在本練習中，我們會先檢查相較於平日，使用者是否在週末更容易轉換，並判斷這是否可能造成自家廣告轉換率的變動。
本練習屬於課程
使用 pandas 分析行銷活動
練習說明
- 以
'date_served'欄為基礎，使用dt.dayofweek在marketingDataFrame 中新增一個星期幾欄位。 - 使用
conversion_rate依星期幾與行銷管道計算轉換率，並將結果存成DoW_conversion。 - 繪製結果的折線圖，將 y 軸起點設為
0，並顯示圖表。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Add day of week column to marketing
marketing['DoW_served'] = ____
# Calculate conversion rate by day of week
DoW_conversion = conversion_rate(____, ['____', '____'])
# Unstack channels
DoW_df = pd.DataFrame(DoW_conversion.unstack(level=1))
# Plot conversion rate by day of week
DoW_df____
plt.title('Conversion rate by day of week\n')
____
____