Nivel 2 · La barra que parece cuatro veces más alta

La solicitud

De Daniel Foster, Gerente de Producto Móvil

“La presentación de marketing trae este gráfico y la leyenda dice que desktop convierte 'varias veces mejor' que móvil, así que quieren mover presupuesto fuera de la app. Las barras sí se ven dramáticas. ¿De verdad la diferencia es tan grande?”

Tu objetivo

El eje y del gráfico empieza en 2% (0.02), no en cero. Asigna a result un diccionario con "looks": cuántas veces más alta se dibuja la barra de desktop que la de móvil, (desktop - 0.02) / (mobile - 0.02), y "real": la razón real entre las dos tasas de conversión, desktop / mobile. Usa la tasa de conversión (proporción de sesiones con converted True) por dispositivo de web_sessions y redondea ambos a 2 decimales.

  • Usa el DataFrame web_sessionspendiente
  • Guarda un dict en resultpendiente
Conversion rate by device (axis starts at 2%)
Conversion rate by device (axis starts at 2%)2%2.5%3%3.5%4%desktop: 3.9%3.9%desktoptablet: 2.8%2.8%tabletmobile: 2.4%2.4%mobile
Conversion rate by device (axis starts at 2%)2%2.5%3%3.5%4%desktop: 3.9%3.9%desktoptablet: 2.8%2.8%tabletmobile: 2.4%2.4%mobile

The chart from the deck. Look at where the y axis begins.

Ver los números
conversion_rate
desktop3.9%
tablet2.8%
mobile2.4%

Tu código

Python

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de web_sessions · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesource
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    DataFrames

    Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Las barras se leen por su longitud

    Cuando las personas miran un gráfico de barras, comparan qué tan largas son. Eso solo funciona si todas las barras parten del mismo lugar, y ese lugar es el cero. Así una barra el doble de larga significa un valor el doble de grande, que es justo lo que supone el ojo.

    Si cortas el eje en 2%, cada barra pierde su primer 2%. Lo que queda no es el valor sino el valor menos 2%, y la razón entre dos de esos restos puede ser cualquier cosa.

    Medir la distorsión

    La tasa de conversión es la proporción de sesiones que terminaron en un pedido. converted es True o False, y la media de una columna de True/False es la proporción de Trues:

    rates = web_sessions.groupby("device")["converted"].mean()
    # desktop 0.0387, tablet 0.0281, mobile 0.0241

    La razón real es desktop / mobile. La razón dibujada es (desktop - 0.02) / (mobile - 0.02), porque solo se dibuja la parte por encima del inicio del eje. Cuanto más cerca está el valor menor del inicio del eje, más extrema se vuelve la razón dibujada: sube el inicio a 2.2% y los mismos datos se ven casi ocho veces más altos.

    ¿La diferencia es real?

    Sí. Desktop convierte mejor que móvil en todas las fuentes de tráfico de estos datos, y 40,000 sesiones hacen que una diferencia de 1.5 puntos sea mucho mayor que el azar. El problema del gráfico no es la dirección, es el tamaño. “Desktop convierte 1.6 veces más que móvil” es cierto. “Varias veces mejor” es lo que inventó el eje. Una decisión de presupuesto basada en la segunda frase está basada en el eje.

    Cuándo un eje distinto de cero está bien

    Los gráficos de líneas se leen por la pendiente y la posición, no por la longitud, así que un gráfico de líneas de ingresos diarios no necesita empezar en cero, y forzarlo puede aplanar cambios reales. La regla es para barras y áreas: todo aquello cuya longitud o área rellena sea el mensaje debe empezar en cero.

    Errores comunes

    • Confiar en el eje por defecto. Algunas herramientas eligen el rango del eje a partir de los datos. Revisa dónde empieza el eje de un gráfico de barras antes de pegarlo en una presentación.
    • Arreglar el gráfico agregando una nota. Los lectores ven las barras antes de leer la nota al pie. Dibújalo de nuevo desde cero.
    • Describir razones como diferencias, o al revés. “1.5 puntos más” y “60% más” son ciertos aquí. Di cuál de los dos quieres decir.
    • Comparar tasas sin los tamaños que hay detrás. Una tasa de 300 sesiones es mucho más ruidosa que una de 20,000. El capítulo 3 explica qué tan segura es una tasa.

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