张工（项目经理）: 小李，最近我们部门接到了一个新项目，需要开发一套数据分析系统来帮助业务团队更好地理解客户行为。你觉得我们应该从哪里开始呢？
李工（数据工程师）: 首先，我们需要明确业务的具体需求。比如，他们希望了解哪些指标？是用户购买频率还是点击率？
张工: 对，业务部门提到他们最关心的是用户的转化率以及不同地区用户的活跃度差异。
李工: 明白了，那我们可以先收集这些数据，然后进行清洗和预处理。我建议使用Python中的Pandas库来完成这部分工作。
张工: 好主意！你能给我展示一下具体怎么操作吗？
李工: 当然可以。首先，让我们导入必要的库并加载数据文件。
import pandas as pd
# Load dataset
df = pd.read_csv('customer_data.csv')
print(df.head())
李工: 接下来，我们需要检查数据的质量，例如是否有缺失值或者异常值。
# Check for missing values
print(df.isnull().sum())
# Handle missing values if any
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
张工: 这样看起来数据已经干净多了。接下来我们怎么计算转化率呢？
李工: 我们可以通过创建一个新的列来表示转化状态，然后使用groupby函数按地区分组统计转化率。
# Create conversion status column
df['converted'] = df['purchase_amount'] > 0
# Calculate conversion rate by region
conversion_rate = df.groupby('region')['converted'].mean()
print(conversion_rate)
张工: 太棒了！这样我们就得到了每个地区的平均转化率。最后一步是如何可视化这些结果呢？
李工: 可以利用Matplotlib或Seaborn库来绘制柱状图或者热力图，方便直观地展示数据。
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot conversion rates
conversion_rate.plot(kind='bar')
plt.title('Conversion Rates by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Conversion Rate')
plt.show()
张工: 看起来我们的系统已经初具雏形了。感谢你的指导，小李！
李工: 不客气，有问题随时来找我。
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