멋쟁이사자처럼 그로스 마케팅 부트캠프 1기 수강 후기

import pandas as pd

# 그로스 마케팅 데이터 예제
data = {
    "캠페인": ["봄맞이 할인", "여름 특가", "가을 이벤트", "겨울 세일"],
    "매출액": [3500000, 5000000, 2200000, 4300000],
    "클릭수": [750, 1200, 540, 980],
    "전환율": [0.045, 0.052, 0.038, 0.049]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 매출액 기준 오름차순 정렬
df_sorted_asc = df.sort_values(by="매출액", ascending=True)
print(df_sorted_asc)

# 매출액 기준 내림차순 정렬
df_sorted_desc = df.sort_values(by="매출액", ascending=False)
print(df_sorted_desc)

df_sorted_multi = df.sort_values(by=["매출액", "클릭수"], ascending=[False, True])
print(df_sorted_multi)

df["가중치_점수"] = df["매출액"] * df["전환율"]

df_sorted = df.sort_values(by="가중치_점수", ascending=False)
print(df_sorted.drop(columns=["가중치_점수"]))# 보조 컬럼 삭제 후 출력

# 클릭수가 800 이상인 캠페인만 선택
high_clicks = df[df["클릭수"] >= 800]
print(high_clicks)
# 클릭수가 800 이상이고 전환율이 0.05 이상인 캠페인 선택
filtered_df = df[(df["클릭수"] >= 800) & (df["전환율"] >= 0.05)]
print(filtered_df)

# 매출액이 400만 원 이상인 캠페인 선택
filtered_df = df.query("매출액 >= 4000000")
print(filtered_df)
# 매출액이 400만 원 이상이고 전환율이 0.05 이상인 캠페인 선택
filtered_df = df.query("매출액 >= 4000000 and 전환율 >= 0.05")
print(filtered_df)

# 특정 캠페인만 선택
selected_campaigns = df[df["캠페인"].isin(["봄맞이 할인", "겨울 세일"])]
print(selected_campaigns)

# "할인"이 포함된 캠페인만 선택
discount_campaigns = df[df["캠페인"].str.contains("할인")]
print(discount_campaigns)

# 매출액이 300만 원에서 450만 원 사이인 캠페인 선택
filtered_df = df[df["매출액"].between(3000000, 4500000)]
print(filtered_df)

# 클릭수가 800 이상인 캠페인 중, 매출액 기준으로 내림차순 정렬
filtered_sorted_df = df[df["클릭수"] >= 800].sort_values(by="매출액", ascending=False)
print(filtered_sorted_df)
# "할인"이 포함된 캠페인만 선택 후 매출액 기준 내림차순 정렬
filtered_sorted_df = df[df["캠페인"].str.contains("할인")].sort_values(by="매출액", ascending=False)
print(filtered_sorted_df)
# 전환율이 0.04 이상 0.05 이하인 캠페인 선택 후 클릭수 내림차순 정렬
filtered_sorted_df = df[df["전환율"].between(0.04, 0.05)].sort_values(by="클릭수", ascending=False)
print(filtered_sorted_df)

import pandas as pd

# 그로스 마케팅 데이터 예제 데이터 생성
data = {
    "캠페인": ["봄맞이 할인", "여름 특가", "가을 이벤트", "겨울 세일",
            "봄맞이 할인", "여름 특가", "가을 이벤트", "겨울 세일"],
    "지역": ["서울", "서울", "부산", "부산", "대구", "대구", "광주", "광주"],
    "매출액": [3500000, 5000000, 2200000, 4300000,
            3200000, 4700000, 2000000, 4000000],
    "클릭수": [750, 1200, 540, 980, 720, 1150, 520, 950],
    "전환율": [0.045, 0.052, 0.038, 0.049, 0.042, 0.050, 0.035, 0.048]
}

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)

df_grouped = df.groupby("캠페인")["매출액"].sum()
print(df_grouped)

df_grouped = df.groupby(["캠페인", "지역"])["클릭수"].mean()
print(df_grouped)

# agg()를 사용하여 sum과 mean 두 개의 연산을 적용
df_grouped = df.groupby("캠페인").agg({"매출액": ["sum", "mean"], "클릭수": ["sum", "mean"]})
print(df_grouped)

# df.groupby("캠페인")["매출액"].sum()으로 그룹화한 후, 700만 원 이상인 데이터만 필터링
df_filtered = df.groupby("캠페인")["매출액"].sum()
df_filtered = df_filtered[df_filtered >= 7000000]
print(df_filtered)

df["주중_주말_매출차"] = abs(df["주중_매출_금액"] - df["주말_매출_금액"])
top_weekend_diff = df.sort_values(by="주중_주말_매출차", ascending=False).head(5)
print(top_weekend_diff[["서비스_업종_코드_명", "주중_매출_금액", "주말_매출_금액", "주중_주말_매출차"]])

df["주말_매출비율"] = (df["금요일_매출_금액"] + df["토요일_매출_금액"] + df["일요일_매출_금액"]) / df["당월_매출_금액"]
top_weekend_sales = df.sort_values(by="주말_매출비율", ascending=False).head(5)
print(top_weekend_sales[["서비스_업종_코드_명", "주말_매출비율"]])