m.n...スマートフォン用の表示で見るm.n...この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2018-02-15A/Bテストの結果を解析する今回はA/Bテストの結果を解析していきます。与えられたデータは2つ。25743いつも通り結合していきます。0さて、綺麗になりました。ちなみに、resultsとして、実際のクリックを1、クリックしていない場合を0で表しています。クリック率を見てみます。0.11546なるほど。Bの方が高いのですね。ちなみに、他の種類のアプリのクリック率は12%程(本に書いてあった)ということなので、Bには期待できそうです。この結果は単なるクリック率ですので、まだ安心できません。カイ二乗検定を行なって、Bの結果が偶然よかったという帰無仮説を棄却していきたいです。0resultsとtest_case_xでクロス集計します。5056scipyのstatsは一発でカイ二乗検定を行うことができるので、それを利用。4282.18029207]]))2つめの4.9341396337856319e-69がp値となります。余裕で0.05は下回っていますね。Bの結果が偶然良いものになった可能性は棄却できそうです。一応、データの詳細も見ておきます。日毎のクリック率を可視化したいと思います。groupbyしてcount値をとります。axis=1)カラム名を変更。['count']クリック率/非クリック率(こっちはついで)を追加します。1]クリック率だけ抜き出します。hue='test_case_x')局所的だとまた原因を探る必要がありそうですが、全体的にBの方が高そうなのでよかったです。平均線も入れておきます。赤色は全体のクリック率です。19:50A/Bテストの結果を解析するTweet広告を非表示にする関連記事2018-02-14どの属性の顧客が離脱しているのか?さて、今回は探索型のデータ分析です。先月と比べて、なぜか落...2018-02-12先月からの売上減少を可視化してみる3さて、前回までで、新規ユーザーの全体課金額が減少していて、...2018-02-12先月からの売上減少を可視化してみる2前回の記事の続きです。重回帰分析で費用対効果を予測する。»プロフィールいっちーです。最近データを解析することに興味が湧き、独学中です。費用対効果を予測する。A/Bテストの結果を解析するどの属性の顧客が離脱しているのか?先月からの売上減少を可視化してみる3先月からの売上減少を可視化してみる2月別アーカイブはてなブログをはじめよう!icchy333さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。