Análise de decisão: custo
Sua jornada em marketing continua. Você já calculou as taxas de clique a posteriori para os anúncios de roupas e tênis, disponíveis no seu ambiente de trabalho como clothes_posterior e sneakers_posteriors, respectivamente. Sua chefe, no entanto, não está interessada nas distribuições das taxas de clique. Ela quer saber qual seria o custo de lançar uma campanha para 10'000 usuários. A parceira de publicidade da empresa cobra $2.5 por clique em dispositivo móvel e $2 em desktop. Sua chefe quer saber o custo da campanha para cada produto (roupas e tênis) em cada plataforma (mobile e desktop): quatro quantidades no total.
Vamos comparar esses quatro custos a posteriori usando o gráfico de floresta do pymc3, que já foi importado como pm.
Este exercício faz parte do curso
Análise de Dados Bayesiana em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate distributions of the numbers of clicks for clothes and sneakers
clothes_num_clicks = ____
sneakers_num_clicks = ____