1. Lernen
    2. /
  2. Kurse
    3. /
  3. Analityka klientów i testy A/B w Pythonie
Connected

Übung

Wykładnicza średnia krocząca i efekty nadmiernego/niedostatecznego wygładzania

W poprzednim ćwiczeniu zaobserwowaliśmy, że nasze przychody są w miarę stabilne w czasie. W tym ćwiczeniu przyjrzymy się danym dokładniej, aby sprawdzić, dlaczego tak jest. Przeanalizujemy przychody z jednego produktu dostępnego w ramach zakupów w aplikacji, żeby zobaczyć, czy da się w nich dostrzec jakieś trendy. Ponieważ tych danych będzie mniej niż w przypadku łącznych przychodów, będą one znacznie bardziej zaszumione. Żeby sobie z tym poradzić, wygładzimy dane przy użyciu wykładniczej średniej kroczącej.

Do dyspozycji masz nowy zbiór danych daily_revenue, zawierający przychody z tego produktu.

Anleitung

100 XP
  • Korzystając z metody .ewm(), oblicz wykładniczą średnią kroczącą z parametrem span równym 10 i zapisz wynik w kolumnie small_scale.
  • Powtórz poprzedni krok, tym razem z wartością span równą 100, i zapisz wynik w kolumnie medium_scale.
  • Na koniec oblicz wykładniczą średnią kroczącą z wartością span równą 500 i zapisz wynik w kolumnie large_scale.
  • Zwizualizuj trzy średnie wraz z surowymi danymi. Sprawdź, jak wyraźnie widoczny jest trend w danych.