Simulation de transactions de ventes

Supposons qu’Amir travaille habituellement sur trois transactions par semaine et qu’il conclut globalement 30 % des transactions sur lesquelles il travaille. Chaque transaction a un résultat binaire : soit elle est perdue, soit elle est gagnée. Vous pouvez donc modéliser ses affaires de ventes par une distribution binomiale. Dans cet exercice, vous aiderez Amir à simuler une année de transactions afin qu’il puisse mieux comprendre ses performances.

numpy est importé en tant que np.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction aux statistiques en Python</cours>

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import binom from scipy.stats
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# Set random seed to 10
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Modifier et exécuter le code

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Les statistiques récapitulatives vous fournissent les outils dont vous avez besoin pour résumer des ensembles de données volumineux et en révéler les points importants. Dans ce chapitre, vous explorerez les statistiques récapitulatives, notamment la moyenne, la médiane et l’écart-type, et apprendrez à les interpréter avec précision. Vous développerez également votre esprit critique, ce qui vous permettra de choisir les meilleures statistiques récapitulatives pour vos données.

Exercise 1: Les statistiques, qu’est-ce que c’est ?Exercise 2: Statistiques descriptives et inférentielles Exercise 3: Classification des types de données Exercise 4: Mesures du centre Exercise 5: Calcul de la moyenne et de la médiane Exercise 6: Moyenne, médiane et forme de la distribution Exercise 7: Mesures de dispersion Exercise 8: Variance et écart-type Exercise 9: Quartiles, quantiles et quintiles Exercise 10: Recherche de valeurs aberrantes à l’aide de l’IQR

Dans ce chapitre, vous apprendrez à générer des échantillons aléatoires et à mesurer le hasard à l’aide des probabilités. Vous travaillerez avec des données de vente réelles pour calculer la probabilité de réussite d’un vendeur. Enfin, vous utiliserez la distribution binomiale pour modéliser des événements à résultats binaires.

Exercise 1: Quelles sont les chances ?Exercise 2: Avec ou sans remise ?Exercise 3: Calcul de probabilités Exercise 4: Échantillonnage de transactions Exercise 5: Distributions discrètes Exercise 6: Créer une distribution de probabilités Exercise 7: Identifier des distributions Exercise 8: Valeur attendue par rapport à la moyenne de l’échantillon Exercise 9: Distributions continues Exercise 10: Quelle distribution ?Exercise 11: Sauvegardes de données Exercise 12: Simulation de temps d’attente Exercise 13: La distribution binomiale Exercise 14: Simulation de transactions de ventes

Exercice actuel

Exercise 15: Calcul de probabilités binomiales Exercise 16: Combien de ventes seront réalisées ?

Il est temps d’explorer l’une des distributions de probabilités les plus importantes en statistiques, la distribution normale. Vous allez créer des histogrammes pour représenter des distributions normales et comprendre le théorème de la limite centrale, avant d’élargir votre connaissance des fonctions statistiques en ajoutant les distributions de Poisson, exponentielle et t à votre répertoire.

Exercise 1: La distribution normale Exercise 2: Distribution des ventes d’Amir Exercise 3: Probabilités de la distribution normale Exercise 4: Simuler des ventes dans de nouvelles conditions de marché Exercise 5: Quel est le meilleur marché ?Exercise 6: Le théorème de la limite centrale (CLT)Exercise 7: Visualisation des distributions d’échantillonnage Exercise 8: Le théorème de la limite centrale en action Exercise 9: La moyenne des moyennes Exercise 10: La distribution de Poisson Exercise 11: Identifier lambda Exercise 12: Suivi des réponses aux prospects Exercise 13: Plus de distributions de probabilités Exercise 14: Identifier les distributions Exercise 15: Modélisation du temps entre les prospects Exercise 16: La distribution t

Dans ce chapitre, vous apprendrez à quantifier la force d’une relation linéaire entre deux variables et vous explorerez la façon dont les variables confusionnelles peuvent affecter la relation entre deux autres variables. Vous verrez également comment la conception d’une étude peut influencer ses résultats, modifier la façon dont les données doivent être analysées et potentiellement affecter la fiabilité de vos conclusions.

Exercise 1: Corrélation Exercise 2: Devinez la corrélation Exercise 3: Relations entre les variables Exercise 4: Mises en garde sur les corrélations Exercise 5: Qu’est-ce que la corrélation ne peut pas mesurer ?Exercise 6: Transformer des variables Exercise 7: Le sucre améliore-t-il le bonheur ?Exercise 8: Facteurs de confusion Exercise 9: Plan d’expériences Exercise 10: Types d’études Exercise 11: Études longitudinales ou transversales ?Exercise 12: Félicitations !