A/B test verisi temizleme
A/B testlerinde veri temizleme, veri temizleme ve veri işleme kurslarında öğretilen standart süreçten farklı değildir. Ancak, her A/B testinin bağlamını ve veri kayıt (logging) davranışını duruma göre anlamak, dağınık veriyi nasıl ele alacağına dair karar vermeni sağlar. Yinelenen (duplicate) ya da eksik değerleri silmek ya da tutmak; metrik tanımlarımız ve bunların varyantlar arasında ne kadar tutarlı olduğu konusunda dikkatli olmamız gereken iki durumdur.
AdSmart ve homepage DataFrame’leri ile pandas ve numpy kütüphaneleri senin için yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile A/B Testi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Check for duplicate rows due to logging issues
print(____(AdSmart))
print(____(AdSmart.____(keep='____')))