Métricas de impresiones de anuncios
Una empresa de publicidad ha creado un nuevo anuncio para aumentar la interacción de los usuarios con su cuestionario. El nuevo anuncio se mostró a un porcentaje de usuarios en el grupo exposed y un anuncio ficticio al grupo control. Ponte en el rol de Data Analyst responsable de interpretar los resultados de la prueba. El primer paso que decides dar es definir y estimar métricas útiles para empezar a evaluar el éxito de la iniciativa de marketing.
Usa lo que has aprendido en el vídeo para diseñar métricas de éxito y analizar las diferencias entre los dos tipos de experimento en la columna experiment. El conjunto de datos AdSmart de Kaggle está cargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Filter on users who responded
AdSmart_Responded = AdSmart[(AdSmart['____'] == ____) ____ (AdSmart['____'] == ____)]