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データの準備:
- 広告データを格納したデータフレーム(df_adv_data)を用意します。
- データフレームには、「newspaper」「radio」「tv」などの広告メディアの情報が含まれています。
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特徴量の選択:
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広告メディアの情報を特徴量として使用するため、以下のコードを使って特徴量を選択します。
x_feature = df_adv_data[['newspaper', 'radio', 'tv']]
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データの分析:
- 選択した特徴量を用いて、広告データの分析を行います。具体的な分析手法は問題によって異なりますが、以下に一般的な例を示します。
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広告メディアごとの売上や顧客数の統計を算出する場合は、以下のようなコードを使用します。
sales_by_media = df_adv_data.groupby('media')['sales'].sum() customers_by_media = df_adv_data.groupby('media')['customers'].sum()
- 分析結果からタイトルを抽出する場合、以下のような手法を使用できます。
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例えば、広告メディアごとの売上が最大となるメディア名をタイトルとして抽出する場合は、以下のコードを使用します。
max_sales_media = sales_by_media.idxmax() title = f"最も売上の高い広告メディア: {max_sales_media}" - タグは、分析結果やデータの特徴を表すキーワードです。具体的なタグの抽出手法は問題によって異なりますが、以下に一般的な例を示します。
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例えば、広告メディアごとの売上が一定の閾値以上のメディアをタグとして抽出する場合は、以下のコードを使用します。
threshold = 10000 high_sales_media = sales_by_media[sales_by_media >= threshold].index.tolist() tags = [f"売上閾値超: {media}" for media in high_sales_media]