1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. A/B Testing în Python
Connected

Exercise

Vizualizarea corelațiilor

Deși corelațiile nu implică cauzalitate, ele cuantifică intensitatea și direcția asocierii dintre două variabile. Acest lucru este deosebit de util în situațiile în care testele A/B nu sunt fezabile din cauza resurselor limitate sau a unui volum redus de date/utilizatori.

Setul de date admissions este deja încărcat și conține diverse informații, precum scorul GRE, scorul TOEFL, SOP (Statement of Purpose), LOR (Letter of Recommendation), CGPA și șansa de admitere. Vei examina relația dintre unele dintre aceste atribute și modul în care șansa de admitere se modifică în funcție de schimbările acestor variabile.

Instructions 1/3

undefined XP
  • 1
    • Importă biblioteca Seaborn și atribuie-i aliasul sns.
    • Inspectează vizual relația dintre variabilele Serial No., TOEFL Score, SOP și Chance of Admit, în această ordine, folosind o grilă de diagrame de dispersie.
  • 2
    • Examinează intensitatea și direcția relației folosind coeficienții de corelație Pearson dintre variabilele Serial No., TOEFL Score, SOP și Chance of Admit, în această ordine.
  • 3
    • Vizualizează coeficienții de corelație Pearson într-o hartă termică (heat map) cu coeficienții adnotați.