1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. A/B testování v Pythonu
Connected

cvičení

Efekt dne v týdnu

A/B testování sice umožňuje kontrolovat vnější proměnné, jako je počasí nebo svátky, ale některé zásahy mohou mít v určitých obdobích silnější nebo slabší účinek – a to je potřeba zohlednit, abychom plně zachytili chování uživatelů v průběhu výkyvů. Podle sledované metriky může být nutné spouštět A/B testy po celých týdenních cyklech. Některé metriky vykazují sezónnost a jsou ovlivněny svátky, víkendy apod., jiné zas příliš nekolísají. Je na tobě jako datovém analytikovi, abys týmu poradil/a, zda může test ukončit po dosažení požadované velikosti vzorku, nebo ho prodloužit o několik dní, aby pokryl sezónní vlivy – jako je právě efekt dne v týdnu.

Prohlédni si načtený dataset novelty a urči metriky, které je potřeba měřit po celých týdenních cyklech. K dispozici máš také načtené knihovny pandas a matplotlib.

Pokyny 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Vytvoř spojnicový graf sloupce purchase_rate v průběhu období date testu.