BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Kayıt Olma Akışı

Şimdi, e-ticaret reklam akışının veri üretim sürecini (DGP) kayıtlarla başlayarak modelleyeceğiz.

Her gün birçok reklam gösterimi alıyoruz; bunlar Poisson rassal değişkenleri (RV) olarak modellenebilir. Sana, \(\lambda\)'nın ortalaması 100 bin ziyaretçi ve standart sapması 2000 olacak şekilde normal dağıldığı söylendi.

Kayıt olma yolculuğunda müşteri bir reklam görüyor, tıklayıp tıklamamaya ve ardından kayıt olup olmamaya karar veriyor. Bu nedenle hem tıklamalar hem de kayıtlar ikilidir (binary) ve binom dağılımlı rassal değişkenlerle modellenir. Peki başarı olasılığı \(p\) nedir? Mevcut düşük maliyetli seçeneğimiz bize %1 tıklama oranı ve %20 kayıt oranı sağlıyor. Daha yüksek maliyetli bir seçenek tıklama ve kayıt oranını en fazla %20 artırabilir; ancak iyileşme düzeyinden emin olmadığımız için bunu uniform bir rassal değişken olarak modelliyoruz.

Bu egzersiz

Python'da İstatistiksel Benzetim

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • ct_rate ve su_rate sözlüklerini, high değerleri low değeri ile low değerinin \(1.2 \times\)'i arasında uniform dağıtılmış olacak şekilde başlat.
  • impressions'ı ortalaması lam olan bir Poisson rassal değişkeni olarak modelle.
  • clicks ve signups'ı, n olarak sırasıyla impressions ve clicks, p olarak da ct_rate[cost] ve su_rate[cost] kullanarak binom rassal değişkenler olarak modelle.
  • Son olarak 'high' maliyet seçeneği için simüle edilen kayıt sayılarını yazdırıyoruz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Initialize click-through rate and signup rate dictionaries
ct_rate = {'low':0.01, 'high':np.random.uniform(low=0.01, high=1.2*0.01)}
su_rate = {'low':0.2, 'high':____(low=0.2, high=1.2*____)}

def get_signups(cost, ct_rate, su_rate, sims):
    lam = np.random.normal(loc=100000, scale=2000, size=sims)
    # Simulate impressions(poisson), clicks(binomial) and signups(binomial)
    impressions = ____
    clicks = ____
    signups = ____
    return signups

print("Simulated Signups = {}".format(get_signups('high', ct_rate, su_rate, 1)))
Kodu Düzenle ve Çalıştır