比率のEDA

探索的データ分析（EDA）は、データを最初に理解するための手がかりを与えてくれます。要約統計量は、平均的な指標の大きさ、方向性、ばらつきを示し、さらに可視化された分布やトレンドは、平均の要約統計の陰に隠れがちな興味深いパターンを見つけるためのより深い洞察を提供します。

これから統計的検定を行う前の初期EDA段階で、A/Bテストのデータを掘り下げようとしているデータアナリストになったつもりで進めてください。データの中から、あなたにとって興味深いと感じるものを探してみましょう。AdSmart と checkout の各DataFrame、pandas（pd）、NumPy（np）、Matplotlib.pyplot（plt）、Seaborn（sns）はすでに読み込まれています。

Adsmart のKaggleデータセットの出典はこちらです。