A/B 테스트 데이터 정제
A/B 테스트 데이터 정제는 데이터 정제와 조작 과정에서 배우는 일반적인 절차와 다르지 않습니다. 다만, 각 A/B 테스트의 맥락과 데이터 로깅 방식을 사례별로 이해해야 지저분한 데이터를 어떻게 처리할지 결정할 수 있어요. 중복값이나 결측값을 제거하거나 유지하는 선택은 지표 정의와 변형(variant) 간 일관성에 특히 주의해야 하는 대표적인 경우입니다.
AdSmart와 homepage DataFrame, 그리고 pandas와 numpy 라이브러리는 이미 로드되어 있습니다.
Adsmart Kaggle 데이터셋 출처는 여기에서 확인하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 A/B Testing
실습형 인터랙티브 연습
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# Check for duplicate rows due to logging issues
print(____(AdSmart))
print(____(AdSmart.____(keep='____')))