Tối ưu hóa mức giá
Bạn đã làm rất tốt khi fit và kiểm tra mô hình! Giờ vào việc chính: sếp muốn bạn đề xuất mức giá bơ sao cho lợi nhuận lớn nhất, đồng thời nêu lợi nhuận kỳ vọng. Ngoài ra, giá cần chia hết cho $0.25 để khách dễ trả bằng đồng 25 xu.
Trong bài này, bạn sẽ dùng mô hình để dự đoán sản lượng và lợi nhuận cho một vài mức giá hợp lý. Tiếp theo, bạn sẽ trực quan hóa các phân phối dự đoán để chọn mức giá tối ưu. Cuối cùng, bạn sẽ tính khoảng tin cậy (credible interval) cho dự đoán lợi nhuận. Bắt tay vào tối ưu thôi!
Các posterior mean bạn đã tính sẵn được cung cấp lần lượt là intercept_mean, organic_mean, price_mean và sd_mean. Ngoài ra, pymc3, arviz và numpy đã được import lần lượt là pm, az và np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# For each price, predict volume and use it to predict profit
predicted_profit_per_price = {}
for price in [0.5, 0.75, 1, 1.25]:
pred_mean = (____)
volume_pred = ____(____, ____, size=1000)
profit_pred = ____
predicted_profit_per_price.update({price: profit_pred})