AB测试新网页:AB测试和逻辑回归方法,用于确定新网页是否比旧网页产生更高的转化率

时间:2021-02-13 22:45:51
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文件名称:AB测试新网页:AB测试和逻辑回归方法,用于确定新网页是否比旧网页产生更高的转化率
文件大小:3.25MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-13 22:45:51
JupyterNotebook A / B测试:新网页 背景 一家电子商务公司开发了一个新的网页,以尝试增加“转换”用户的数量,这意味着决定为公司产品付款的用户数量。 作为数据分析师,我的职责是分析实验结果,以帮助公司了解他们应该实施新页面,保留旧页面还是运行实验更长的时间来做出决定。 我将关键指标定义为转化率。 数据集 ab_data.csv包含有关user_id,时间戳,处理或控制组,landing_page和是否已转换的信息。 countries.csv包含使用过的国家/地区的列表 数据整理 我处理了缺少或重复值的记录 我删除了着陆页和转换后的列不对齐的记录 分析 假设 Ho:P_old> = P_new,HA:P_old <P_new A / B测试,执行假设测试并计算p值 模拟 使用内置函数statsmodels.api 逻辑回归 结论 使用两种技术计算得出的旧页面的性能略有优于(非常微小的幅度)或与
【文件预览】:
AB-Testing-A-New-Webpage-master
----Analyze_ab_test_results_notebook.ipynb(66KB)
----ab_data.csv(10.11MB)
----README.md(2KB)
----countries.csv(2.77MB)

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