मार्केटिंग के लिए pandas परिचय

pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण

Jill Rosok

Data Scientist

मार्केटिंग टीम में डेटा साइंटिस्ट क्या करता है?

मार्केटिंग कैंपेन परफॉर्मेंस का विश्लेषण
कन्वर्ज़न का क्रेडिट मार्केटिंग चैनलों को देना
A/B टेस्टिंग

pandas क्या है, दोबारा?

विश्लेषण के लिए आसान, टेबल-जैसी डेटा स्ट्रक्चर उपलब्ध कराता है

pandas-logo

कई कॉमन फॉर्मैट (जैसे CSV, TSV, Stata) को आसानी से इम्पोर्ट/एक्सपोर्ट करने देता है
जोड़ना, group-by और aggregate करना, तथा कॉलम/रो के सबसेट लेना जैसे मैनिप्युलेशन सक्षम करता है.

pandas से डेटा इम्पोर्ट करना

import pandas as pd

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

डेटा जाँचना

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

सार-आँकड़े

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

Missing values और data types

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

अभ्यास करते हैं!

pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण