L’analisi esplorativa dei dati (EDA) ci permette di farci una prima idea dei dati. Le statistiche descrittive spiegano l’ordine di grandezza, la direzione e la dispersione delle metriche medie; le distribuzioni e i trend visuali offrono invece approfondimenti utili per capire cosa osservare e per scoprire pattern interessanti che potrebbero restare nascosti dietro le statistiche medie.

Immagina di essere una Data Analyst o un Data Analyst pronta/o a iniziare a esplorare i dati di un A/B test nella fase iniziale di EDA, prima di eseguire qualsiasi test statistico. Vedi cosa riesci a trovare di interessante nei dati. I DataFrame AdSmart e checkout, così come pandas come pd, NumPy come np, Matplotlib.pyplot come plt e Seaborn come sns, sono già stati caricati per te.

La fonte del dataset Adsmart su Kaggle è collegata qui.](https://www.kaggle.com/datasets/osuolaleemmanuel/ad-ab-testing)

Sanity check: validità interna

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