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演習

A/B テストのデータクリーニング

A/B テストのデータクリーニングは、一般的なデータクリーニングやデータ操作のコースで学ぶ手順と大きく変わりません。ただし、各 A/B テストの文脈やログの記録方法をケースバイケースで理解すると、乱れたデータをどう扱うかの判断がしやすくなります。重複や欠損値を削除するか保持するかは、指標（メトリクス）の定義や、バリアント間での一貫性に注意が必要な代表例です。

AdSmart と homepage の各 DataFrame、および pandas と numpy のライブラリは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のリンクです。

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  • AdSmart データセットで重複行がないか、行数を表示して確認します。