EDA pentru proporții

Analiza exploratorie a datelor (EDA) ne oferă o înțelegere inițială a datelor. Statisticile descriptive explică magnitudinea, direcția și dispersia metricilor noastre, iar distribuțiile vizuale și tendințele oferă perspective mai profunde asupra a ceea ce merită urmărit – inclusiv tipare interesante care pot fi mascate de medii.

Imagineazăți că ești un Analist de Date care abia începe să exploreze datele unui test A/B în etapa inițială de EDA, înainte de a rula orice test statistic. Explorează datele și identifică ce ți se pare interesant. DataFrame-urile AdSmart și checkout, precum și pandas ca pd, NumPy ca np, Matplotlib.pyplot ca plt și Seaborn ca sns sunt deja încărcate pentru tine.

Sursa setului de date Adsmart de pe Kaggle este disponibilă aici.