1. 学ぶ
  2. /
  3. コース
  4. /
  5. Python による顧客分析と A/B テスト

Connected

演習

グループ化と集計

このコースでは .groupby() と .agg() を頻繁に使用します。この演習では、購入データを 'device'(AndroidまたはiOS)と 'gender'(MaleまたはFemale)ごとに分けて、要約統計量を計算しましょう。

その後、各サブグループの値を比較することで、今後最適化すべきKPIの候補として基準値を把握できます。

前の演習で使用した purchase_data DataFrameは、あらかじめ読み込まれています。このDataFrameには、購入データとユーザーの属性情報が統合されています。

指示

100 XP
  • purchase_data DataFrameを 'device' と 'gender' の順にグループ化します。
  • グループ化した grouped_purchase_data に対して、購入価格の 'mean'(平均)、'median'(中央値)、'std'(標準偏差)をこの順に集計します。
  • 結果を確認しましょう。平均と中央値に大きな差はありますか?各グループのばらつきはどの程度ですか?