比例的探索性数据分析（EDA）

探索性数据分析（EDA）可以帮助我们对数据形成初步认识。汇总统计可以描述平均指标的量级、方向和离散程度；而分布与趋势的可视化则能让我们更深入地理解应关注的点，并发现可能被平均值掩盖的有趣模式。

设定场景：您是一名数据分析师，正准备在进行任何统计检验之前，先对 A/B 测试数据做初步的 EDA。请看看数据中有哪些对您来说有意思的发现。AdSmart 和 checkout 数据框，以及 pandas（pd）、NumPy（np）、Matplotlib.pyplot（plt）和 Seaborn（sns）均已为您加载。

Adsmart 的 Kaggle 数据集来源链接在此：Kaggle 数据集。