Здравствуйте! Меня зовут Алексей и сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом создания дополнительной колонки со значением 0 или 1 в зависимости от часа заказа. Эта информация может быть полезна для проведения АВ-теста и анализа пиковых и не-пиковых заказов.
Для начала, нам потребуется таблица или база данных, в которой содержится информация о заказах. В этой таблице должны быть столбцы с различной информацией, такой как номер заказа, дата и время заказа и другие необходимые данные.Чтобы создать дополнительную колонку со значением 0 или 1 в зависимости от часа заказа, вам понадобится использовать язык программирования или инструмент, который позволяет работать с данными. В данном примере я буду использовать язык Python и его библиотеку Pandas.Сначала нам нужно импортировать библиотеку Pandas⁚
python
import pandas as pd
Затем мы можем загрузить нашу таблицу с заказами и посмотреть на ее содержимое⁚
python
data pd.read_csv(‘orders.csv’)
print(data.head)
Далее создадим новую колонку ‘hour_peak’, в которой будут содержаться значения 0 или 1 в зависимости от часа заказа⁚
python
peak_hours [7, 8, 9, 10, 17, 18, 19, 20]
data[‘hour’] pd.to_datetime(data[‘order_time’]).dt.hour
data[‘hour_peak’] data[‘hour’].apply(lambda x⁚ 1 if x in peak_hours else 0)
Здесь мы использовали функцию pd.to_datetime, чтобы преобразовать столбец ‘order_time’ в формат даты и времени. Затем мы извлекли только час из этого столбца и сохранили его в новой колонке ‘hour’. Далее мы использовали функцию apply и лямбда-функцию, чтобы создать новую колонку ‘hour_peak’, в которой значения будут равны 1, если час заказа находится в списке пиковых часов (peak_hours), и 0 — если не находится.Теперь, когда у нас есть дополнительная колонка со значением 0 или 1, мы можем провести АВ-тест и проанализировать результаты.Для проведения АВ-теста на пиковых и не-пиковых заказах, вам потребуется разделить данные на две группы⁚ пиковые заказы и не-пиковые заказы. Для этого вы можете использовать фильтрацию данных с помощью нашей созданной колонки ‘hour_peak’⁚
python
peak_orders data[data[‘hour_peak’] 1]
non_peak_orders data[data[‘hour_peak’] 0]
Теперь у вас есть две группы заказов⁚ одна группа содержит только пиковые заказы (peak_orders), а другая ー только не-пиковые заказы (non_peak_orders).
Следующим шагом будет проведение АВ-теста на этих двух группах и анализ результатов. Вы можете использовать различные статистические методы, такие как t-тест или анализ дисперсии, для сравнения показателей между группами и определения, есть ли значимые различия между пиковыми и не-пиковыми заказами.Например, вы можете сравнить среднее значение какой-то метрики (например, средний чек или конверсию) между пиковыми и не-пиковыми заказами и проверить, есть ли статистически значимые различия между этими группами.python
from scipy import stats
# Пример сравнения среднего чека между группами
mean_peak_orders peak_orders[‘order_amount’].mean
mean_non_peak_orders non_peak_orders[‘order_amount’].mean
# t-тест
t_stat, p_value stats.ttest_ind(peak_orders[‘order_amount’], non_peak_orders[‘order_amount’])
Наконец, на основе результатов АВ-теста вы можете сделать выводы о том, как час заказа влияет на различные показатели и принять решение о внесении изменений в работу системы или стратегии на основе этих результатов.
В данной статье я рассказал о том, как создать дополнительную колонку со значением 0 или 1 в зависимости от часа заказа, провести АВ-тест и проанализировать результаты. Надеюсь, эта информация была полезной для вас!