了解行銷活動的成效
想像你是數位行銷人員，正在分析一個近期活動的資料，想找出哪種訊息風格與一天中的哪個時段能帶來最高轉換。這項分析對未來的行銷策略很關鍵，能確保你的訊息在潛在客戶最可能互動的時刻觸及他們。在這個練習中，你會使用一個資料集，裡面包含不同訊息風格（'Casual' 與 'Formal'）以及一天中不同時段（'Morning' 與 'Evening'）對轉換率的影響——這是行銷資料分析中很常見的情境。
資料已載入為名為 marketing_data 的 DataFrame，並且已將 pandas 載入為 pd。
本練習屬於課程
Python 的實驗設計
練習說明
- 建立一個樞紐分析表，將
'Messaging_Style'設為索引、'Time_of_Day'設為欄位，並計算Conversions的平均值。 - 列印這個樞紐分析表。
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。
# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
values='____',
index='____',
columns='____',
aggfunc='____')
# View the pivoted results
print(____)