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"
