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Métricas de impressões de anúncios

Uma empresa de publicidade desenvolveu um novo anúncio para aumentar o engajamento dos usuários com seu questionário. O novo anúncio foi exibido para uma porcentagem de usuários no grupo exposed, e um anúncio fictício foi exibido para o control. Considere-se o Analista de Dados responsável por interpretar os resultados do teste. O primeiro passo que você decide dar é definir e estimar métricas úteis para começar a avaliar o sucesso da iniciativa de marketing.

Use o que você aprendeu no vídeo para definir métricas de sucesso e analisar as diferenças entre os dois tipos de experimento na coluna experiment. O conjunto de dados AdSmart do Kaggle já está carregado para você.

Este exercício faz parte do curso

A/B Testing em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Filter on users who responded 
AdSmart_Responded = AdSmart[(AdSmart['____'] == ____) ____ (AdSmart['____'] == ____)]
Editar e executar o código