ПочатиПочніть безкоштовно

Очищення даних для A/B‑тесту

Очищення даних для A/B‑тестування не відрізняється від стандартного процесу, який ви проходили в курсах з очищення та обробки даних. Втім, розуміння контексту й особливостей логування подій у кожному конкретному A/B‑тесті допомагає ухвалювати рішення щодо роботи з «брудними» даними. Видаляти чи залишати дублікати та пропуски — це два випадки, де слід уважно перевірити визначення метрик і їх узгодженість між варіантами.

Датафрейми AdSmart і homepage, а також бібліотеки pandas і numpy уже завантажено для вас.

Джерело набору даних Adsmart з Kaggle наведено тут: посилання

Ця вправа є частиною курсу

A/B Testing на Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Check for duplicate rows due to logging issues 
print(____(AdSmart))
print(____(AdSmart.____(keep='____')))
Редагувати та запускати код