가격 최적화하기
모델을 적합하고 점검하느라 수고하셨습니다! 이제 본론으로 들어가 볼까요? 상사가 최대 이익을 내는 아보카도 가격과 그때 기대할 수 있는 이익을 알려 달라고 합니다. 또, 고객이 쿼터(25센트)로 쉽게 결제할 수 있도록 가격은 $0.25로 나누어떨어져야 한다고 하네요.
이 연습 문제에서는 모델을 사용해 몇 가지 합리적인 가격에 대해 판매량과 이익을 예측해 보겠습니다. 이어서 예측 분포를 시각화하고 최적 가격을 고르세요. 마지막으로 이익 예측에 대한 신뢰구간(credible interval)을 계산합니다. 자, 최적화해 볼까요?
이전에 계산한 사후 평균은 각각 intercept_mean, organic_mean, price_mean, sd_mean으로 제공됩니다. 또한 pymc3, arviz, numpy는 각각 pm, az, np로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})