A análise exploratória de dados (EDA) ajuda você a ter um entendimento inicial do conjunto de dados. As estatísticas descritivas mostram a magnitude, a direção e a dispersão das nossas métricas médias, e as distribuições e tendências visuais oferecem insights mais profundos para saber o que observar e revelar padrões interessantes que podem ficar escondidos nas estatísticas médias.

Considere-se um Data Analyst começando a explorar dados de A/B testing na etapa inicial de EDA, antes de rodar qualquer teste estatístico. Veja o que você encontra nos dados que chame a sua atenção. Os DataFrames AdSmart e checkout, além do pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib.pyplot como plt e Seaborn como sns, já foram carregados para você.

A fonte do conjunto de dados AdSmart no Kaggle está aqui.

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