Explorarea satisfacției clienților

Îmbinarea seturilor de date este o abilitate esențială în analiza datelor, mai ales când lucrezi cu informații conexe provenite din surse diferite. Lucrezi la un proiect pentru o instituție financiară, cu scopul de a înțelege relația dintre rata de aprobare a creditelor și satisfacția clienților. Au fost realizate două studii separate: unul axat pe randamentul aprobărilor de credite în funcție de diverși factori, iar celălalt pe satisfacția clienților în condiții diferite. Sarcina ta este să analizezi cum corelează randamentul aprobărilor cu satisfacția clienților, luând în considerare și o altă variabilă, cum ar fi rata dobânzii.

DataFrame-urile loan_approval_yield și customer_satisfaction, pandas ca pd, numpy ca np, seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt au fost deja încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design experimental în Python

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Merge the two datasets
merged_data = pd.____(loan_approval_yield, 
                      ____, 
                      on='____')

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Design experimental în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Cunoașterea designului experimental îți permite să testezi ipoteze cu instrumente analitice de bună practică și să cuantifici riscurile asociate lucrării tale. Vei începe prin a pune bazele conceptuale ale designului experimental și ale diferitelor configurații, cum ar fi blocarea și stratificarea. Vei învăța și aplica teste vizuale și analitice pentru normalitatea datelor experimentale.

Exercise 1: Configurarea experimentelor Exercise 2: Alocarea non-aleatorie a subiecților Exercise 3: Atribuirea aleatorie a subiecților Exercise 4: Configurarea datelor experimentale Exercise 5: Blocarea datelor experimentale Exercise 6: Stratificarea unui experiment Exercise 7: Care a fost stratificat?Exercise 8: Date normale Exercise 9: Normalitatea vizuală într-un experiment agricol Exercise 10: Normalitate analitică într-un experiment agricol

Vei explora tehnici sofisticate de design experimental, cu accent pe designurile factoriale, designurile cu blocuri randomizate și ajustările prin covariabile. Aceste metodologii sunt esențiale pentru îmbunătățirea acurateței, eficienței și interpretabilității rezultatelor experimentale. Printr-o combinație de fundamente teoretice și aplicații practice, vei dobândi competențele necesare pentru a proiecta, implementa și analiza experimente complexe în diverse domenii de cercetare.

Exercise 1: Designuri factoriale: principii și aplicații Exercise 2: Înțelegerea eficacității campaniilor de marketing Exercise 3: Heatmap al interacțiunilor campaniei Exercise 4: Designuri factoriale și designuri cu blocuri randomizate Exercise 5: Design randomizat pe blocuri: controlul varianței Exercise 6: Implementarea unui design cu blocuri randomizate Exercise 7: Vizualizarea productivității în cadrul blocurilor în funcție de stimulent Exercise 8: ANOVA în cadrul blocurilor de angajați Exercise 9: Ajustarea covariatelor în designul experimental Exercise 10: Importanța covariatelor Exercise 11: Ajustarea covariatei pentru creșterea puilor

Stăpânește teste statistice precum t-test, ANOVA și Chi-pătrat și aprofundează analiza post-hoc și elementele esențiale ale analizei puterii. Învață să alegi testul potrivit, să interpretezi p-valorile și erorile și să efectuezi cu precizie analiza puterii pentru a determina dimensiunile eșantionului și ale efectului, folosind bibliotecile puternice din Python pentru a da viață informațiilor din date.

Exercise 1: Alegerea testului statistic potrivit Exercise 2: Alegerea testului potrivit: petrochimie Exercise 3: Alegerea testului potrivit: resurse umane Exercise 4: Alegerea testului potrivit: finanțe Exercise 5: Analiza post-hoc după ANOVA Exercise 6: ANOVA pentru tratamentele anxietății Exercise 7: Aplicarea testului HSD al lui Tukey Exercise 8: Aplicarea corecției Bonferroni Exercise 9: Valori p, alfa și erori Exercise 10: Analiza durabilității jucăriilor Exercise 11: Vizualizarea diferențelor de durabilitate Exercise 12: Rolul nivelurilor de semnificație Exercise 13: Analiza puterii: mărimea eșantionului și mărimea efectului Exercise 14: Scopul mărimii efectului Exercise 15: Estimarea dimensiunii eșantionului necesar pentru un studiu energetic

Explorează complexitățile analizei datelor experimentale. Învață să sintetizezi informații folosind pandas, să gestionezi probleme de date precum heterocedasticitatea cu scipy.stats și să aplici teste neparametrice precum Mann-Whitney U. Descoperă tehnici suplimentare pentru transformarea, vizualizarea și interpretarea datelor complexe, sporind capacitatea ta de a realiza analize robuste în diverse contexte experimentale.

Exercise 1: Sintetizarea concluziilor din experimente complexe Exercise 2: Vizualizarea randamentului de aprobare a creditelor Exercise 3: Explorarea satisfacției clienților

Exercițiul curent

Exercise 4: Comunicarea eficientă a datelor experimentale Exercise 5: Abordarea complexităților din datele experimentale Exercise 6: Verifică heteroschedicitatea în durata de valabilitate Exercise 7: Explorarea și transformarea datelor privind durata de conservare Exercise 8: Aplicarea testelor neparametrice în analiza experimentală Exercise 9: Vizualizarea și testarea metodelor de conservare Exercise 10: Analizarea în profunzime a tehnicilor de conservare a alimentelor Exercise 11: Felicitări!