Рубрикатор (01) Выбор данных (02) Обработка данных и итоговые графики (03) Ссылка на код и датасет
(01) Выбор данных
Данные я выбрала на сайте Kaggle (сайт соревнований для специалистов по Data Science). Меня интересует маркетинг, поэтому я выбрала данные именно в этой сфере.
Среди типов графиков я выбрала: — карта корреляции — диаграммы рассеяния — пайчарт — столбчатые диаграммы
Я считаю, что именно эти типы графиков отображают выбранные для анализа данные в наиболее наглядном и понятном ключе.
(02) Обработка данных
Импортируем: библиотека для табличного представления и анализа данных; библиотеку для визуализации; ещё одну библиотеку для визуализации.
Считываем файл в переменную.
Выводим информацию о данных.
Получаем информацию о количестве пустых ячеек в таблице.
Строим карту корреляции.
Заголовки на карте:
«Impressions» — количество показов рекламы «Clicks» — количество кликов «Spent» — количество денег, затраченных на рекламную кампанию «Total_Conversion» — количество переходов по рекламе «Approved_Conversion» — колличесто переходов, повлекших дальнейшую сделку, покупку и прочее
карта корреляции
Данный график демонстрирует общую несостоятельность рекламной кампании всех трёх социальных сетей (они находятся в столбце «xyz_campaign_id»), поскольку к дальнейшей сделке приводят лишь ~25% всех кликов по рекламе.
пайчарт
Рассчитываем процентное соотношение кликов с показами.
Выводим шапку таблицы. И заменяем ID компании на понятные значения.
Построим диаграмму рассеяния для первой рекламной кампании («compaign_a»). В качестве основы возьмём данные из столбцов «Spent» (ось X) и «ClickPerToImpres» (ось Y).
диаграмма рассеяния
Вывод: заметно сосредоточение кликов при малых бюджетах у социальной сети «a».
Делаем то же самое, но для второй компании «compaign_b»
Вывод: более высокий бюджет компании «b» по сравнению с «a» приводит к сопоставимым результатам по кликам относительно компании «a». Пока что социальная сеть «a» показывает более эффективный результат. То есть у рекламной кампании «b» затраты существенно выше, но количество переходов по рекламе примерно такое же.
Делаем то же самое, но для второй компании «compaign_c»
