理解营销活动的有效性
设想您是一名数字营销人员，正在分析一次最新活动的数据，以找出哪种文案风格和在一天中的哪个时段能带来最高的转化。这项分析对于制定后续营销策略至关重要，能帮助您的信息在用户最可能参与的时刻触达他们。在本练习中，您将使用一个数据集来比较不同文案风格（'Casual' 与 'Formal'）和不同时段（'Morning' 与 'Evening'）对转化率的影响，这在营销数据分析中很常见。
数据已加载为名为 marketing_data 的 DataFrame，且已将 pandas 加载为 pd。
本练习是课程的一部分
Python 实验设计
练习说明
- 创建一个以
'Messaging_Style'为索引、'Time_of_Day'为列，并对Conversions取均值的透视表。 - 打印该透视表。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a pivot table for marketing campaign data
marketing_pivot = marketing_data.____(
values='____',
index='____',
columns='____',
aggfunc='____')
# View the pivoted results
print(____)