Здравствуйте! С удовольствием расскажу о своем опыте исследования зависимости пользования предложением от идентификатора клиента и о проведении АА-теста для выявления разницы между контрольной и тестовой группами.Итак‚ для начала мы построили график зависимости таргет-величины от последней цифры идентификатора клиента‚ используя следующий код⁚
python
df[‘right_symbol’] df[‘id_client’].astype(str).str[-1]
Таким образом‚ у нас была новая колонка ‘right_symbol’‚ содержащая последнюю цифру идентификатора клиента. Затем мы отображали эту зависимость на графике‚ чтобы визуально оценить наличие закономерностей. В моем случае‚ при анализе графика‚ я заметил‚ что некоторые конкретные цифры были связаны с более высоким пользованием предложением. Например‚ клиенты с идентификатором‚ оканчивающимся на 5 и 9‚ чаще всего воспользовались предложением‚ в то время как клиенты с идентификатором‚ оканчивающимся на 1 и 4‚ пользовались предложением реже. Однако‚ важно помнить‚ что это только наблюдение на основе моих данных‚ и для определения действительных закономерностей необходимо провести дальнейшие исследования с учетом большего объема данных и применением статистических методов. Вторая часть исследования включала разбиение клиентов на группы в зависимости от остатка деления идентификатора на 10. Таким образом‚ у нас были две группы ‒ контрольная и тестовая. Мы провели АА-тест‚ сравнивая результаты пользования предложением в этих двух группах. Анализ результатов АА-теста показал‚ что не наблюдается статистически значимой разницы между контрольной и тестовой группами. Это означает‚ что использование предложения не зависит от остатка деления идентификатора клиента на 10.
Также‚ АА-тест позволяет сравнить результаты между контрольной и тестовой группами и выявить наличие статистически значимой разницы. В моем случае‚ разницы не обнаружено‚ что говорит о том‚ что остаток деления идентификатора клиента на 10 не влияет на пользование предложением.
Надеюсь‚ мой опыт и рассказ помогли вам в изучении данной темы!