การวิเคราะห์เชิงการตัดสินใจ: ต้นทุน
เส้นทางในงานการตลาดยังคงดำเนินต่อไป คำนวณค่า posterior click rate สำหรับโฆษณาเสื้อผ้าและรองเท้าผ้าใบเรียบร้อยแล้ว และมีให้ใช้งานในเวิร์กสเปซในชื่อ clothes_posterior และ sneakers_posteriors ตามลำดับ อย่างไรก็ตาม หัวหน้าไม่ได้สนใจการกระจายของ click rate แต่อยากรู้ว่าการเปิดตัวแคมเปญโฆษณาให้กับผู้ใช้ 10,000 คนจะมีต้นทุนเท่าไร พาร์ทเนอร์โฆษณาของบริษัทคิดค่าบริการ $2.5 ต่อคลิกบนมือถือ และ $2 ต่อคลิกบนเดสก์ท็อป หัวหน้าต้องการทราบต้นทุนของแคมเปญสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ (เสื้อผ้าและรองเท้าผ้าใบ) บนแต่ละแพลตฟอร์ม (มือถือและเดสก์ท็อป) รวมทั้งหมด 4 ค่า
มาเปรียบเทียบต้นทุน posterior ทั้ง 4 ค่านี้โดยใช้ forest plot จาก pymc3 ซึ่งได้นำเข้ามาให้แล้วในชื่อ pm
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียนด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Calculate distributions of the numbers of clicks for clothes and sneakers
clothes_num_clicks = ____
sneakers_num_clicks = ____