import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータの読み込み
import pandas as pd
file_path = "marketing_campaign_dataset.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# データのプレビュー
df.head(3)

# データの加工を行う
df["Campaign_ID"] = df["Campaign_ID"].astype(str)
df["Acquisition_Cost"] = df["Acquisition_Cost"].replace("[\$,]", "", regex=True).astype(float)
df["Duration"] = df["Duration"].str.replace(" days","").astype(float)

# 新しい指標カラムを作成する
df["CTR"] = df["Clicks"] / df["Impressions"]
df["CPA"] = df["Acquisition_Cost"] / df["Clicks"]

# 統計量を算出する
df.describe()

# 数値型のカラムのみ抽出
numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns

# カラムごとに個別プロット
for col in numeric_cols:
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    sns.histplot(df[col], bins=30, kde=True)
    plt.title(f"Histogram of {col}")
    plt.xlabel(col)
    plt.ylabel("Frequency")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# チャネルごとの平均CVR・ROI・Acquisition_Costを集計
channel_stats = df.groupby("Channel_Used")[["Conversion_Rate", "ROI", "Acquisition_Cost"]].mean().reset_index()

# 可視化（棒グラフ）
plt.figure(figsize=(12, 5))
sns.barplot(data=channel_stats, x="Channel_Used", y="Conversion_Rate")
plt.title("Chanel AVG Conversion Rate")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

# ROIの分布をキャンペーンタイプごとに比較
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(data=df, x="Campaign_Type", y="ROI")
plt.title("Campaign_Type ROI distribution")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

# ピボットテーブルで平均CVRを可視化
pivot = df.pivot_table(values="Conversion_Rate", 
                       index="Target_Audience", 
                       columns="Customer_Segment", 
                       aggfunc="mean")

# ヒートマップで表示
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.heatmap(pivot, annot=True, fmt=".2f", cmap="Blues")
plt.title("Target ×Segment Conversion Rate")
plt.tight_layout()
plt.show()

# 散布図でCTRとCVRの相関を視覚化（CPAでサイズ分け）
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(data=df, x="CTR", y="Conversion_Rate", size="CPA", hue="Channel_Used", sizes=(20, 200), alpha=0.7)
plt.title("CTR vs Conversion Rate(dots=CPA)")
plt.tight_layout()
plt.show()

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pip install streamlit

import streamlit as st

st.title("こんにちは Streamlit!")
st.write("これは最初のアプリです")
x = st.slider("数字を選んでください", 0, 100, 25)
st.write("選んだ数字は", x)

streamlit run app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from PIL import Image

st.title("Streamlit ウィジェットの紹介")

st.header("1. st.button() - ボタン")
if st.button("クリックしてね"):
    st.write("ボタンが押されました！")

st.header("2. st.slider() - スライダー")
slider_val = st.slider("数値を選んでください", 0, 100, 25)
st.write(f"現在の値: {slider_val}")

st.header("3. st.selectbox() - プルダウンメニュー")
option = st.selectbox("好きな果物を選んでください", ["りんご", "バナナ", "ぶどう"])
st.write(f"選択されたのは: {option}")

st.header("4. st.checkbox() - チェックボックス")
agree = st.checkbox("私は利用規約に同意します")
if agree:
    st.write("同意ありがとうございます！")

st.header("5. st.text_input() - テキスト入力")
name = st.text_input("あなたの名前は？")
if name:
    st.write(f"こんにちは、{name}さん！")

st.header("6. st.file_uploader() - ファイルアップロード")
uploaded_file = st.file_uploader("画像をアップロードしてください", type=["jpg", "png"])
if uploaded_file is not None:
    image = Image.open(uploaded_file)
    st.image(image, caption="アップロードされた画像", width=300)

st.header("7. st.image() - 画像表示（サンプル画像）")
st.image("https://cdn.pixabay.com/photo/2024/11/30/15/55/eiffel-tower-9235220_1280.jpg", caption="タワー", width=100)

st.header("8. st.map() - 地図表示")
st.write("ランダムな緯度・経度データを地図に表示します")
df_map = pd.DataFrame(
    np.random.randn(100, 2) / [50, 50] + [35.69, 139.70],  # 東京周辺
    columns=['lat', 'lon']
)
st.map(df_map)

st.markdown("---")
st.write("以上、Streamlitの基本ウィジェットの紹介でした ")

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