1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Bayesowska analiza danych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Optymalizacja ceny

Świetna robota z dopasowaniem i oceną modelu! Czas przejść do konkretów: szef prosi cię o wskazanie ceny awokado, która przyniesie największy zysk, oraz o podanie spodziewanej wysokości tego zysku. Cena powinna być podzielna przez 0,25 USD, żeby klienci mogli łatwo płacić ćwierćdolarówkami.

W tym ćwiczeniu użyjesz modelu do przewidzenia wolumenu sprzedaży i zysku dla kilku sensownych cen. Następnie zwizualizujesz rozkłady predyktywne, aby wybrać optymalną cenę. Na koniec obliczysz przedział wiarygodności dla swojej prognozy zysku. Do dzieła!

Wyznaczone wcześniej wartości średnie a posteriori są dostępne jako intercept_mean, organic_mean, price_mean i sd_mean. Biblioteki pymc3, arviz oraz numpy są zaimportowane jako pm, az i np.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Dla każdej z cen: 0.5, 0.75, 1 i 1.25, oblicz predyktywną średnią.
  • Pobierz próbki z rozkładu predyktywnego, aby prognozować wolumen sprzedaży.
  • Użyj prognozowanego wolumenu do obliczenia zysku.