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Metriche di impression dell'annuncio

Un'azienda pubblicitaria ha sviluppato un nuovo annuncio per aumentare il coinvolgimento degli utenti con il proprio questionario. Il nuovo annuncio è stato mostrato a una percentuale di utenti nel gruppo exposed, mentre un annuncio fittizio è stato mostrato al gruppo control. Considerati il Data Analyst responsabile di interpretare i risultati del test. Il primo passo che decidi di compiere è definire e stimare metriche utili per iniziare a valutare il successo dell'iniziativa di marketing.

Usa ciò che hai imparato nel video per progettare metriche di successo e analizzare le differenze tra i due tipi di esperimento nella colonna experiment. Il dataset AdSmart di Kaggle è già caricato per te.

Questo esercizio fa parte del corso

A/B Testing in Python

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Filter on users who responded 
AdSmart_Responded = AdSmart[(AdSmart['____'] == ____) ____ (AdSmart['____'] == ____)]
Modifica ed esegui il codice