Proportions EDA
Exploratory Data Analysis (EDA) से हमें डेटा की शुरुआती समझ मिलती है। Summary statistics हमारे औसत मेट्रिक्स की मात्रा, दिशा, और फैलाव समझाती हैं, और visual distributions व ट्रेंड्स यह दिखाते हैं कि किन बातों पर ध्यान देना है और कौन-से दिलचस्प पैटर्न औसत summary statistics के नीचे छिपे हो सकते हैं।
सोचिए कि आप एक Data Analyst हैं जो किसी भी statistical test चलाने से पहले A/B टेस्टिंग डेटा पर शुरुआती EDA करने जा रहे हैं। देखें कि डेटा में आपको क्या-क्या रोचक दिखता है। AdSmart और checkout DataFrames, साथ ही pandas pd के रूप में, NumPy np के रूप में, Matplotlib.pyplot plt के रूप में, और Seaborn sns के रूप में, आपके लिए पहले से लोड हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में A/B Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the mean, standard deviation and count
checkout.____(____)[____].agg({____,____,____})