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.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import seaborn for visualization
import ____ as ____
# Visualize the variables in a pairplot
____.____(admissions[['____', '____', '____', '____']])
plt.show()