การกระจายตัวตาม CTR
สำหรับฟีเจอร์ใดก็ตาม การดูทั้งการกระจายตัวของฟีเจอร์และความสัมพันธ์กับตัวแปรที่สนใจถือเป็นสิ่งสำคัญ ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะสำรวจฟีเจอร์ search_engine_type ซึ่งเป็นตัวเลขจำนวนเต็มที่แทนประเภทของเสิร์ชเอนจิน เช่น Google หรือ Bing ที่ผู้ใช้ใช้ก่อนจะเห็นโฆษณา โดยหมวดหมู่เหล่านี้เป็นนิรนามเพื่อเหตุผลด้านความเป็นส่วนตัว ขั้นแรกจะสร้างและดูการกระจายตัวของ search_engine_type จากนั้นจึงดูว่า CTR แปรผันอย่างไรตามค่า search_engine_type คล้ายกับที่เคยดูการแจกแจง CTR ตามประเภทอุปกรณ์และตำแหน่งแบนเนอร์ในบทที่แล้ว
ข้อมูลตัวอย่างในรูปแบบ DataFrame โหลดไว้เป็น df และ pandas ถูก import เป็น pd พร้อมใช้งานในเวิร์กสเปซแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ CTR ด้วย Machine Learning ใน Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Construct bar chart for clicks by search engine type
se_df = df.____(['search_engine_type', 'click']).size().unstack()
se_df.plot(kind = 'bar', title = 'Value frequency for search engine type')
plt.show()