1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích khách hàng và A/B Testing với Python
Connected

Bài tập

Trung bình trượt mũ & làm mượt quá mức/thiếu mức

Ở bài tập trước, bạn thấy doanh thu theo thời gian khá phẳng. Trong bài này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào dữ liệu để xem có thể xác định nguyên nhân không. Ta sẽ xem doanh thu của một sản phẩm mua trong ứng dụng cụ thể mà chúng ta đang bán để xem liệu điều này có hé lộ xu hướng nào không. Vì chỉ xét một sản phẩm nên dữ liệu sẽ ít hơn so với tổng doanh thu và do đó nhiễu hơn. Để xử lý điều này, ta sẽ làm mượt dữ liệu bằng trung bình trượt mũ.

Một bộ dữ liệu daily_revenue mới đã được cung cấp, chứa doanh thu của sản phẩm này.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng phương thức .ewm() để tính trung bình trượt mũ với span bằng 10 và lưu vào cột small_scale.
  • Lặp lại bước trước với span bằng 100 và lưu vào cột medium_scale.
  • Cuối cùng, tính trung bình trượt mũ với span bằng 500 và lưu vào cột large_scale.
  • Vẽ biểu đồ ba giá trị trung bình này cùng với dữ liệu thô. Quan sát mức độ rõ ràng của xu hướng dữ liệu.