文件名称：AB_TEST和Facebook广告分析：使用AB TEST测试Facebook广告的性能
文件大小：121KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 19:57:30
JupyterNotebook
AB_TEST和Facebook广告分析 范围 该项目的目的是使用AB TEST来衡量Facebook广告的效果 完成了什么 数据集从excel工作表导入到子工作表（控制和测试组） 数据集的列存在结构错误，我将其重命名。 我分析并预处理了数据集 对照组的购买特征具有3个NaN值。 我检查了购买价值的分布，然后发现它具有正态分布。 因此，我使用购买价值均值来填充对照组中的NaN值。 对不同的组进行了比较，因此，我选择使用必须测试假设控件的独立两个样本T检验（AB测试）。 我获得了独立的两个样本T检验假设控件（AB测试），结果是：尽管作为假设检验之一的方差同质性假设提供了条件，但无法实现正态分布假设。 因此，我应用了非参数检验（ mannwhitneyu检验） 结论 mannwhitneyu检验的p值为0.1744。 由于pvalue = 0.1744大于alpha = 0.05，因
【文件预览】：
AB_TEST-and-Facebook-Ad-Analysis-master
----Data_Science_Case_Study.xlsx(16KB)
----Box_plot.png(10KB)
----README.md(2KB)
----test_group_distribution.png(20KB)
----control_group_distribution.png(18KB)
----AB_TEST_for_Facebook_Ad.ipynb(101KB)