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비율 EDA

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터에 대한 초기 이해를 돕습니다. 요약 통계는 평균 지표의 크기, 방향, 분포를 설명하고, 분포 및 추세 시각화는 평균 요약 통계에서 가려질 수 있는 흥미로운 패턴을 파악하고 무엇을 살펴봐야 하는지에 대한 인사이트를 더 깊게 제공합니다.

이제 통계적 검정을 실행하기 전에, 초기 EDA 단계에서 A/B 테스트 데이터를 파악하려는 Data Analyst라고 가정해 보세요. 데이터에서 흥미롭게 보이는 점을 찾아보세요. AdSmart와 checkout DataFrame, 그리고 pandas는 pd, NumPy는 np, Matplotlib.pyplot은 plt, Seaborn은 sns로 이미 불러와 두었습니다.

Adsmart Kaggle 데이터셋 출처는 여기에서 확인하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 A/B Testing

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate the mean, standard deviation and count
checkout.____(____)[____].agg({____,____,____})
코드 편집 및 실행