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Cours

Analyzing Marketing Campaigns with pandas

DébutantNiveau de compétence

Actualisé 04/2026

Développez vos compétences en pandas et répondez à des questions de marketing en fusionnant, découpant, visualisant et plus encore.

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Description du cours

L’un des plus grands défis lorsqu’on apprend des compétences techniques en data science est de comprendre comment elles se traduisent dans des métiers concrets. Que vous souhaitiez progresser dans votre poste en marketing en intégrant Python et pandas, ou que vous cherchiez à comprendre le type de missions d’un data scientist au sein d’une équipe marketing, ce cours est fait pour vous. Nous allons entraîner la traduction de questions métier courantes en résultats mesurables, notamment « Comment cette campagne a-t-elle performé ? », « Quel canal apporte le plus d’abonnés ? », « Pourquoi un canal donné sous-performe-t-il ? », et bien d’autres, à l’aide d’un faux jeu de données basé sur l’activité d’une entreprise d’abonnements en ligne. Ce cours s’appuie sur les fondamentaux de Python et de pandas, comme la jointure/le découpage de jeux de données, groupby(), la correction des types de données et la visualisation des résultats avec matplotlib.

Prérequis

Intermediate Python

1

Pandas

In this chapter, you will review pandas basics including importing datasets, exploratory analysis, and basic plotting.

Introduction to pandas for marketing

Importing the dataset

Examining the data

Data types and data merging

Updating the data type of a column

Adding new columns

Date columns

Initial exploratory analysis

Daily marketing reach by channel

Visualizing daily marketing reach

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2

Exploratory Analysis & Summary Statistics

In this chapter, you will learn about common marketing metrics and how to calculate them using pandas. You will also visualize your results and practice user segmentation.

Introduction to common marketing metrics

Calculating conversion rate

Calculating retention rate

Customer segmentation

Comparing language conversion rate (I)

Comparing language conversion rate (II)

Aggregating by date

Plotting campaign results (I)

Visualize conversion rate by language

Creating daily conversion rate DataFrame

Setting up our data to visualize daily conversion

Visualize daily conversion rate

Plotting campaign results (II)

Marketing channels across age groups

Grouping and counting by multiple columns

Analyzing retention rates for the campaign

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3

Conversion Attribution

In this chapter, you will build functions to automate common marketing analysis and determine why certain marketing channels saw lower than usual conversion rates during late January.

Building functions to automate analysis

Building a conversion function

Test and visualize conversion function

Plotting function

Putting it all together

Identifying inconsistencies

House ads conversion rate

Analyzing House ads conversion rate

House ads conversion by language

Creating a DataFrame for house ads

Confirming house ads error

Resolving inconsistencies

Setting up conversion indexes

Analyzing user preferences

Creating a DataFrame based on indexes

Assessing bug impact

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4

Personalization A/B Test

In this chapter, you will analyze an A/B test and learn about the importance of segmentation when interpreting the results of a test.

A/B testing for marketing

Determining key metrics

Test allocation

Comparing conversion rates

Calculating lift & significance testing

Creating a lift function

Evaluating statistical significance

A/B testing & segmentation

Building an A/B test segmenting function

Using your segmentation function

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Analyzing Marketing Campaigns with pandas

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