Введение в pandas для маркетинга

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Jill Rosok

Data Scientist

Чем занимается data scientist в маркетинговой команде?

Анализ эффективности маркетинговых кампаний
Атрибуция конверсий маркетинговым каналам
A/B-тестирование

Что такое pandas?

Предоставляет табличные структуры данных, удобные для анализа

pandas-logo

Поддерживает импорт и экспорт распространённых форматов (CSV, TSV, Stata)
Позволяет выполнять операции: объединение наборов данных, группировку и агрегацию столбцов, выборку строк и столбцов.

Загрузка данных с помощью pandas

import pandas as pd

marketing = pd.read_csv('marketing.csv')

Изучение данных

print(marketing.head())

      user_id date_served    channel          variant  conv  \
0  a100000029  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
1  a100000030  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
2  a100000031  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
3  a100000032  2018-01-01  House Ads  personalization  True   
4  a100000033  2018-01-01  House Ads  personalization  True   

  language_displayed language_preferred    age_group  
0            English            English   0-18 years  
1            English            English  19-24 years  
2            English            English  24-30 years  
3            English            English  30-36 years  
4            English            English  36-45 years

Сводная статистика

print(marketing.describe())

           user_id date_served    channel  variant   conv    \
count         9882        9881       9882     9882   9882 
unique        7253          31          5        2      2 
top     a100000882  2018-01-15  House Ads  control  False 
freq             6         782       4682     4986   8883 

           language_displayed language_preferred     age_group
count                    9882               9882          9882
unique                      4                  4             7
top                   English            English   19-24 years
freq                     9695               9177          1650

Пропущенные значения и типы данных

print(marketing.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 9996 entries, 0 to 9995
Data columns (total 12 columns):
#   Column                Non-Null Count  Dtype 
    ------                --------------  ----- 
0   user_id               9996 non-null   object
1   date_served           9980 non-null   object
    ...
9   date_subscribed       1815 non-null   object
10  date_canceled         568 non-null    object
11  subscribing_channel   1815 non-null   object
12  is_retained           1815 non-null   object
    dtypes: object(12)
memory usage: 937.2+ KB

Давайте потренируемся!

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas