Metrici pentru impresii publicitare
O companie de publicitate a creat un anunț nou pentru a crește gradul de implicare a utilizatorilor cu chestionarul lor. Anunțul nou a fost afișat unui procent de utilizatori din grupul exposed, iar un anunț fictiv a fost afișat grupului control. Consideră-te Analistul de Date responsabil de interpretarea rezultatelor testului. Primul pas pe care decizi să-l faci este să definești și să estimezi metrici utile pentru a începe evaluarea succesului inițiativei de marketing.
Folosește ce ai învățat în video pentru a proiecta metrici de succes și a analiza diferențele dintre cele două tipuri de experiment din coloana experiment. Setul de date AdSmart de pe Kaggle este deja încărcat pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Filter on users who responded
AdSmart_Responded = AdSmart[(AdSmart['____'] == ____) ____ (AdSmart['____'] == ____)]