Decision analysis: लागत
आपका मार्केटिंग सफर जारी है। आपने कपड़ों और स्नीकर्स के विज्ञापनों के लिए posterior click rates पहले ही निकाल लिए हैं, जो आपके workspace में क्रमशः clothes_posterior और sneakers_posteriors के रूप में मौजूद हैं। लेकिन आपके बॉस को click rate distributions में रुचि नहीं है। वे जानना चाहते हैं कि 10,000 यूज़र्स तक एक ऐड कैंपेन पहुँचाने की लागत कितनी होगी। कंपनी का advertising partner मोबाइल डिवाइस पर प्रति क्लिक $2.5 और डेस्कटॉप डिवाइस पर प्रति क्लिक $2 चार्ज करता है। आपके बॉस प्रत्येक प्रोडक्ट (कपड़े और स्नीकर्स) और प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म (मोबाइल और डेस्कटॉप) के लिए कैंपेन की लागत जानना चाहते हैं: कुल चार मात्राएँ।
आइए pymc3 के forest plot का उपयोग करके इन चार posterior costs की तुलना करें, जिसे आपके लिए pm नाम से इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Bayesian डेटा विश्लेषण
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate distributions of the numbers of clicks for clothes and sneakers
clothes_num_clicks = ____
sneakers_num_clicks = ____