依語言查看 House ads 的轉換率
既然你已經排除「使用者在一週內不同日子看到我們行銷素材的自然波動」是導致 House ads 轉換率下降的原因，接下來要看看各語言隨時間的轉換率。或許新的行銷活動並不適用於不同文化背景。
理想狀況下，行銷團隊會在活動上線前就考量文化差異，但有時難免出錯，而找出原因就需要你來處理。資料科學家常常是第一線，用來判斷行銷活動哪裡出問題。你的任務是發揮創意，找出真正的成因。
本練習屬於課程
使用 pandas 分析行銷活動
練習說明
- 建立新的 DataFrame
house_ads，從marketing中篩出marketing_channel等於'House Ads'的列。 - 在
house_adsDataFrame 上執行你的conversion_rate()函式，依date_served與language_displayed分組。 - 使用
plotting_conv()函式對conv_lang_df繪圖，顯示結果。
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。
# Isolate the rows where marketing channel is House Ads
house_ads = ____
# Calculate conversion by date served, and language displayed
conv_lang_channel = ____
# Unstack conv_lang_channel
conv_lang_df = pd.DataFrame(conv_lang_channel.unstack(level=1))
# Use your plotting function to display results
____